谱系聚类

谱系聚类的灵活分组方式，综合国力时还挺好用的。层层往下分，逻辑清晰，也方便后续。是数据比较杂、维度多的时候，用谱系聚类来做预，还挺省事。谱系聚类的算法选项多，像凝聚法、分裂法都能上，跑个 karate 数据集，几行代码就能看出效果，挺直观的。嗯，适合新手理解，也能满足老鸟的需求。这类聚类方式对粗糙集效果还不错，尤其在数据挖掘场景下，不是干净的数据，用它来离散化再做下一步操作，响应也快，准确率也稳得住。对谱系聚类感兴趣的话，可以顺便看看《探究层次聚类》这篇，讲得蛮通俗的；还可以试试《karate 数据集的聚类》，有实战代码。如果你平时要结构复杂的数据，可以优先考虑谱系聚类，预起来更省心。记得，聚

用Matlab开发无共析谱系图。利用简单的代码和一些基础工具，构建一个色彩丰富的圣诞树。

δ-开放集的聚类思路还蛮有意思的，尤其适合那种形状不规则、数据分布不太平均的复杂数据集。你只要输入一个δ值，它就能帮你把数据切得细致，还能自动识别噪声点，挺智能的。 不光能高维数据，在 Olivetti 人脸数据库上的表现也不错。比起那些只能球形簇的传统方法，比如 K-means，它更像是“拓扑流派”的聚类方式，玩法不一样。 哦对了，它还有个升级版，能搞定那种密度差别大的数据集。如果你平时喜欢玩模式识别、数据挖掘、聚类这一类的算法实验，可以试试它，是在人脸、图像、或者非结构化数据时。 有需要的话，下面这些资源你也可以顺手看看，有代码也有讲义，挺全的： 聚类工具-MATLAB 模式识别应用

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

聚类基准数据信息-数据集挺适合做聚类研究，尤其是像你这种做数据的，应该会觉得蛮实用。它包含了 5000 个向量和 15 个高斯聚类，重叠度刚好合适，能让你比较精准地测试聚类算法的效果。如果你对高斯混合模型什么的有兴趣，肯定会觉得它有价值。对了，里面的数据集是二维的，挺容易上手的。如果你正在找这样的数据集，应该是挺不错的选择。 此外，如果你在使用过程中有些技术上的需求，这里有不少相关的资源可以参考。比如，Matlab 开发自定义二维高斯生成，或者你可以试试Matlab中的二维混合高斯分布的期望最大化算法，这些都可以你更好地进行数据。更多资源可以参考后面的相关链接，都会对你进一步的研究有所。

该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法，全面比较了各种算法的优点和局限性。

探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。

本视频讲解基于王斌会《多元统计分析及 R 语言建模》第 7 章第 2 节聚类分析，重点介绍系统聚类法（层次聚类法）中的最短距离法、最长距离法和 Ward 法的比较，以及基于中心化和标准化数据的相关算例。

微区成像激光诱导击穿光谱系统光谱信号稳定性研究 系统构建: 集成了微区成像功能的激光诱导击穿光谱系统被成功搭建。 稳定性分析: 描述性统计分析方法被用于分析激光器能量稳定性和光谱仪噪声水平。 气体和固体样品的激光诱导击穿光谱信号稳定性特征被重点分析和对比。 结果:* 空气样品激光诱导击穿光谱信号展现出显著的随机波动特性和正态分布特征。* 铝合金样品激光诱导击穿光谱信号则表现出明显的位置敏感特性和非随机波动特性。* 与空气样品相比，铝合金样品激光诱导击穿光谱信号的不稳定性主要源于光与物质相互作用区域的变化。 稳定性提升: 对于具有正态分布特征的激光诱导击穿光谱信号，多脉冲平均方法可以有效

系统聚类的基本性质之一是单调性。所谓单调性指的是在系统聚类法中，随着并类过程的进行，距离逐渐减小。除了中间距离法和重心法外，大多数系统聚类方法都具有这种性质。