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数据挖掘聚类算法Data Mining Clustering Algorithms代写

在聚类中，一组不同的数据对象被归类为相似的对象，数据集在聚类分析中被划分为不同的组，这是基于数据的相似性。在将数据分类为不同的组后，为该组分配一个标签，它有助于通过进行分类来适应变化。数据挖掘中的聚类分析是指找出组中彼此相似但与其他组中的对象不同的一组对象。

数据聚类分析有很多用途，例如图像处理、数据分析、模式识别、市场研究等等，使用数据聚类，公司可以在客户数据库中发现新的群体。数据挖掘中的聚类有助于使用生物学领域中的相似功能或基因对动物和植物进行分类，深入了解物种的结构。使用数据挖掘中的聚类来识别区域。

数据挖掘中对聚类划分是有要求的，具体有：

可解释性：聚类的结果应该是可用的、可理解的和可解释的。
有助于处理混乱的数据：数据通常是混乱和非结构化的。无法快速分析，这就是信息聚类在数据挖掘中如此重要的原因。分组可以通过将数据组织成类似数据对象的组来为数据提供某种结构。
高维：数据聚类还能够处理高维数据和小规模数据。
多样属性形状簇：使用聚类算法可以检测任意形状的簇，也可以找到球形的小尺寸簇。
具有多种数据类型的算法可用性：许多不同类型的数据可以与聚类算法一起使用，数据可以是二进制数据、分类数据和基于区间的数据。
集群可扩展性：数据库通常是庞大的处理。该算法应该具有可扩展性以处理大量数据库，因此它需要具有可扩展性。

数据挖掘的聚类方法主要有分区聚类法，层次聚类法（分类和凝聚），基于密度，基于网格，基于模型和约束的聚类方法等，数据专家需要根据数据，算法和具体项目案例选择使用方法。