R语言 系统聚类|K值聚类
聚类分析 （1）系统聚类 系统聚类是将每个样品分成若干类的方法，其基本思想是：先将各个样品各看成一类，然后规定类与类之间的距离，选择距离最小的一对合并成新的一类，计算新类与其他类之间的距离，再将距离最近的两类合并，这样每次减少一类，直至所有的样品合为一类为止。 ·聚类方法： 最短距离法和最长距离法、重心法和类平均法、离差平方和法（Ward方法） ·分类数的确定（德穆曼准则）： （1）任何类都必须在
相关文章
- 1. R语言聚类分析（系统聚类、K-均值聚类）
- 2. R语言 - K均值聚类
- 3. R语言 Kmeans聚类、PAM聚类、层次聚类、EM聚类
- 4. R语言聚类分析：k-means和层次聚类
- 5. R语言 均值聚类、中心聚类、系谱聚类、密度聚类、最大期望聚类
- 6. K均值聚类
- 7. k均值聚类
- 8. k均值聚类（k-means）
- 9. R语言聚类分析
- 10. 图像聚类-K均值聚类
- 更多相关文章...
- • R 语言教程 - R 语言教程
- • R 语言基础 - R 语言教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 字节跳动21届秋招运营两轮面试经验分享
- 2. Java 3 年，25K 多吗？
- 3. mysql安装部署
- 4. web前端开发中父链和子链方式实现通信
- 5. 3.1.6 spark体系之分布式计算-scala编程-scala中trait特性
- 6. dataframe2
- 7. ThinkFree在线
- 8. 在线画图
- 9. devtools热部署
- 10. 编译和链接
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. R语言聚类分析（系统聚类、K-均值聚类）
- 2. R语言 - K均值聚类
- 3. R语言 Kmeans聚类、PAM聚类、层次聚类、EM聚类
- 4. R语言聚类分析：k-means和层次聚类
- 5. R语言 均值聚类、中心聚类、系谱聚类、密度聚类、最大期望聚类
- 6. K均值聚类
- 7. k均值聚类
- 8. k均值聚类（k-means）
- 9. R语言聚类分析
- 10. 图像聚类-K均值聚类