该PPT简要介绍C均值聚类方法的原理和步骤，适合对C均值有初步了解的人员。若要深入学习，推荐参考谢中华老师的《MATLAB统计分析与应用》。
聚类分析算法
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凝聚聚类基本算法
计算相似度矩阵：将每个数据点视为一个簇。
重复：合并两个最接近的簇。
更新相似度矩阵。
直到仅剩一个簇为止。
关键操作是计算两个簇的相关性，不同的算法有不同的距离定义。
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聚类分析算法是数据挖掘领域中的一大利器，它能够将数据集中相似的数据点归类到一起，形成不同的簇。
想象一下，你拥有大量的客户数据，通过聚类分析，你可以将客户分成不同的群体，例如高消费群体、潜在客户群体等等。这种分类方法可以帮助企业更好地理解客户需求，制定更有针对性的营销策略。
聚类分析算法种类繁多，例如 K-Means 算法、DBSCAN 算法等等，每种算法都有其独特的优势和适用场景。选择合适的算法取决于数据的特点和分析目标。
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