SNN-Math5.0 数据挖掘聚类代码

利用多种数据挖掘算法解决聚类问题，并提供可选的聚类方式，为数据挖掘学习者提供参考。

此概述涵盖了聚类数据挖掘技术。

这份PPT详细解释了常见的数据挖掘聚类算法，对于初学者来说非常实用。

聚类算法在数据挖掘中扮演重要角色，主要应用于分析无类标数据，根据相似性或相异性度量标准将数据分成多个组（簇），从而揭示数据的分布。这些算法广泛应用于文本分析、数据挖掘、图像处理和市场预测等领域。聚类方法按照相似度度量可分为基于距离、密度和余弦度量的多种类型。基于距离的方法如欧几里得、曼哈顿和闵可夫距离，基于密度的方法如DBSCAN和OPTICS，适用于发现任意形状的簇并对噪声不敏感。基于余弦度量的方法适合处理符号实体复杂对象，如信息检索和文本聚类。此外，聚类方法根据被分类对象的维数可分为一维、二维和多维聚类，以及基于划分、层次、网格和模型的方法。未来，随着大数据时代的到来，聚类算法在数据分析中

聚类问题并非预测性问题，其主要任务是将一组对象划分成多个组。划分的依据是该问题的核心。正如俗话所说，“物以类聚，人以群分”，因此得名为聚类。

MATLAB FCM代码DM课程聚类数据挖掘算法实现MATLAB数据见data文件夹高斯分布圆形数据双月数据算法包括K-means、FCM、DBSCAN和N-cut，可供参考。

当前存在许多聚类算法，详细介绍了基础算法，并探讨了基于这些算法的最新发展对数据挖掘的影响。

聚类分析是数据挖掘中的关键技术之一。探讨了数据挖掘中聚类算法的典型要求和不同类别的聚类方法。

层次聚类 传统的层次聚类 非传统的树状图 传统的树状图