相关的研究领域 一数据挖掘：各种各种复杂形状类的识别，高维聚类等 一统计学：主要集中在基于距离的聚类分析，发现球状类 一机器学习：无指导学习（聚类不依赖预先定义的类） 一其他领域：空间数据技术，生物学，市场营销学 什么是类？ -至今还没有普遍接受的定义：哪些特征决定了一个类。因此， 不同的聚类方法多得到不同的聚类结果。 一直观上：一个类是一组个体（对象、点等），这些个体离这个类 的中心个体比较“近”（在合适的度量下）；不同类的成员之间 的距离“比较远”。 Previous Next First Last Back Forward 2相关的研究领域 – 数据挖掘: 各种各种复杂形状类的识别，高维聚类等 – 统计学: 主要集中在基于距离的聚类分析，发现球状类 – 机器学习: 无指导学习（聚类不依赖预先定义的类） – 其他领域: 空间数据技术, 生物学, 市场营销学 什么是类? – 至今还没有普遍接受的定义：哪些特征决定了一个类。因此， 不同的聚类方法多得到不同的聚类结果。 – 直观上：一个类是一组个体（对象、点等），这些个体离这个类 的中心个体比较“近”（在合适的度量下）；不同类的成员之间 的距离“比较远”。 Previous Next First Last Back Forward 2