一文读懂如何对混合型数据做聚类分析!

　　

　　总的来说,对无监督数据进行聚类并非易事。现如今的数据处理和探索无法准确的测量数据。这也意味着我们对数据的处理和探索变得愈发困难。 　　

　　

　　此外,关于在无监督学习的入门课程中,对拿来讨论的理想的案例,k - means教程,也只适用于数值特性。 　　

　　

　　一文读懂如何对混合型数据做聚类分析!”> 　　</p> 　　<p> 　　<br/> 　　</p> 　　<p> 　　在这篇文章中,作者将通过R语言进行非监督分类训练。 　　</p> 　　<ul> 　　<李> 　　<p> 　　第一部分包括方法论:作者正在讨论使用距离的数学概念来衡量个体间相似性的问题。然后介绍了PAM集群算法(围绕medoids进行分割)以及选择最佳集群数(轮廓系数)的方法。 　　</p> 　　李</> 　　<李> 　　<p> 　　在第二部分中,作者将使用uci机器学习数据库中提供的银行营销数据集和Rtsne软件包中的一些函数来说明该方法。该数据集与葡萄牙某银行机构的电话营销活动相关。我们会把这些数据用于对监督学习情况的讨论。 　　</p> 　　李</> 　　</ul> 　　<p> 　　 　　</p> 　　<p> 　　如何测量相似性 　　</p> 　　<p> 　　<img src=一文读懂如何对混合型数据做聚类分析!