划分聚类

聚类的划分算法挺适合入门选手上手的，思路清晰，操作也不复杂。把一堆数据分成几个‘圈子’，圈内的像，圈外的不像，听起来就像是在组织社群，对吧？而且它是无监督学习，不需要你事先告诉它分类标准，比较省心。 划分型的聚类方法，比如K-Means，其实用起来还蛮顺的。数据维度别太高、差异别太模糊，用起来效果还不错。你只要告诉它你想分几类，它就自己帮你动手分好。 做图像？可以参考下这篇图像相似性评估；搞Python？推荐你看看Python 相似性度量的完整实现，代码清晰，图解直观。 还有一个建议哦：如果你是初学者，不妨先在WEKA里拖拖点点试试，像这篇关于无监督聚类的小技巧就挺实用的。熟悉流程后再去写代码

K-medoids 算法，顾名思义，和 K-means 类似，不过它可不直接用数据的平均值来做参照点哦。它选择的是聚类中最“中间”的数据，叫做中心点。基本思路就是随机挑选出 K 个数据点，根据最近的中心点来分配每个对象，之后再逐步迭代更新中心点，直到聚类效果不再有改进为止。它的优点？嗯，相比 K-means，它对离群点的敏感度更低，适用于一些不规则分布的情况，挺实用的。你如果想要做一些聚类任务，不妨试试 K-medoids，它在一些复杂数据集时有优势。

K-prototypes算法是结合了K-Means与K-modes算法，专门用于处理混合属性数据。它解决了数值属性和分类属性同时存在的情况。具体而言，数值属性通过K-means方法得到聚类中心P1，而分类属性则通过K-modes方法得到聚类中心P2。然后，通过加权组合这两个中心来计算距离度量D，权重a决定了分类属性在计算中的重要性。更新簇中心的方法结合了K-Means与K-modes的更新策略。

高维稀疏相似矩阵的文本聚类方案，老实说还挺实用的。融合了层次聚类和划分聚类的思路，用一个阈值动态选聚类方式，这种设计挺巧，既省计算量，准确率也没掉太多。文本越来越多，尤其中文文本，普通聚类搞不好容易失焦。这个算法考虑了中文分词的特性，对中文聚类友好多。你要是常内容分类、自动标签这类场景，可以试试这个思路，改一改甚至能直接上生产。算法的机制是：先看相似度，如果小于设定阈值就新开一个簇，否则归到最近的那个里头。听起来简单，但跟传统聚类比起来，确实更灵活，适合那种主题跨度大的内容池。想深入挖的可以看看Chameleon 算法，也是主打层次聚类的，组合着用效果更稳。对了，还有一篇讲 K-medoids

聚类分析在数据挖掘、模式识别和图像分析等领域具有重要作用。传统的 K-means 算法容易受初始聚类中心选择的影响，陷入局部最优解。为此，提出一种基于自适应步长的萤火虫划分聚类算法 (ASFA)。该算法利用萤火虫算法的随机性和全局搜索能力，确定指定数量的初始簇中心，然后利用 K-means 算法进行精确的簇划分。为避免算法陷入局部最优并提高求解精度，ASFA 采用自适应步长策略替代传统的固定步长。 通过在不同规模的标准数据集上进行实验，将 ASFA 与 K-means、GAK、PSOK 等算法进行比较，结果表明 ASFA 具有更优的聚类性能、稳定性和鲁棒性，并在寻优精度方面表现出显著优势。

丘东气藏的中侏罗统储层流动单元划分方法，思路挺清晰的。用的不是那种复杂的油藏模型，而是结合了厚度、孔隙度、泥质含量、流动带指数这些比较直观的指标，直接上了个聚类，挺接地气。你要是也在做低渗储层建模，不妨瞅瞅这篇，里面的参数选法还蛮有借鉴意义的。 中侏罗统的划分不只是靠人工经验，作者还用了SPSS工具来跑判别，这个组合在地质建模里还挺少见的，算是个小亮点。尤其适合那种地层厚度不均、物性差异大的老气藏，分层更细，模型更准。 流动单元的分类也不搞花活，就分了4 类，一看就是考虑了沉积微相和储层物性，结果也确实和实际吻合。你用来辅助后期井网部署、提高采收率会蛮有用。嗯，虽然思路上和油藏差不多，但在低渗

本教程将详细介绍阶段划分的应用方法。第一阶段（20分钟）涵盖了修改UserAction的doLogin方法；第二阶段（25分钟）涵盖了编写页面Ajax代码；第三阶段（25分钟）涵盖了处理返回结果。

使用Echarts库根据指定数据生成地图，支持缩放、漫游等操作，并提供点击事件处理，实现不同区域的交互功能。地图展示广东省的镇区划分，采用分段式视觉映射显示风险等级，并提供悬浮提示显示区域名称。

mesh_sph函数用于球壳的网格划分，定义为半径rho、方位角theta和极角phi。详细说明请参阅doc sph2cart。Theta范围为0到2pi，Phi范围为pi/2到pi/2。根据所需网格密度，函数返回顶点矩阵vert和面矩阵faces。例如，使用mesh_sph(1,0:pi/4:2pi,-pi/2:pi/8:pi/2)可划分半径为1的完整球体，8个theta面和4个phi面的上半球。

随着数据库技术的发展，MySQL的执行计划分析变得愈发重要。理解MySQL执行计划的优化技巧，能够显著提升查询效率和数据库性能。