层次聚类的分裂过程数据挖掘原理与实践第五章PPT

基本凝聚层次聚类方法是一种数据挖掘算法，通过计算临近度矩阵并逐步合并最近的两个类来实现聚类。这一过程重复进行直到所有数据点都归为一个簇。关键操作包括计算两个簇之间的邻近度，不同的邻近度定义影响了凝聚层次技术的多样性。

K-means 聚类算法的例子讲得挺直观的，两个维度：X 和 Y，6 组数据，不复杂，但刚刚好能聚类的基本过程。嗯，如果你刚开始接触 数据挖掘，看完这个例子，基本就能明白 K-means 怎么一步步找中心点的。 数据列得规整，从 t1 到 t6，每个实例都有 X 和 Y 两个属性。这种二维数据，用来练手聚类算法挺合适，画图也直观。再配合下边几个参考链接，不管你是用 Python，Matlab，还是想了解下原理，资源都安排上了。 比如用 Python 的话，可以看看这个Python 实现 K-Means 聚类算法，代码比较清晰，逻辑也不绕；喜欢用 Matlab 的话，这篇Matlab 实现 K-

以一组点和一个邻近矩阵作为起点 邻近矩阵p1 p3 p5 p4 p2p2 p3 p4 p5.

在Access PPT的第五章中，我们需要根据图5.20来选择适当的图表类型。

会员体系分析详细信息

确定查看数据方式→图5.16

数据结构第五章概念图

在Matlab第五章中，学习如何利用多窗口操作提高编程效率。通过创建多个图形窗口（如t1、t2），可以同时展示不同数据图表，例如在t1中绘制(x, y)，在t2中绘制(x, z)。关闭特定图形窗口可使用close(t1)，或者关闭所有窗口使用close all命令。清屏操作可通过clf指令完成。

本节课程主要介绍了神经网络导论中的第五章内容，重点讲解了模拟退火算法及其在Boltzmann机中的应用。