机器学习：基于模糊K-harmonic means的谱聚类算法

not repeated in the same additive term where the index appears. Free means that the index represents all the values in its range Latin indices will range from 1 to, (i,j, k

uniT 8 The Development of Paging System means[mi:nz]n.方法,手段,工具 advantage[ad'wa:nti]n.优势,利益 availability[a' veila' b i t i]n.可用性,可得性 assume[a'sju:m]v.假定,设想 dramatic[dra' mae t i k]a.戏剧的,鲜明的

4.1 概述. 1 4.1.1 什么是聚类分析.1 4.1.2 基本聚类方法概述.2 4.1.3 文本聚类.3 4.2 数据间的相似性度量. 4 4.2.1 数据对象间的距离.4 4.2.2 数据对象间的相似系数.5 4.2.3 数据类间的距离.5 4.2.4 数据标准化.7 4.3 基本聚类方法. 7 4.3.1 k-均值聚类方法 .7 4.3.2 层次聚类方法.8 4.3.3 聚类要注意的问题.10 4.4 基于密度的聚类（待更新）. 10 4.5 聚类结果的评估. 10 4.5.1 基于用户验证的评估方法.11 4.5.2 基于真实数据的聚类结果评估.11 4.6 聚类分析的案例与软件操作. 11 4.6.1 K-MEANS 聚类案例(SPSS Modeler).11 4.6.2 K-MEANS 聚类案例(R 语言) .15 4.6.3 层次聚类案例（SPSS）.20 4.6.4 层次聚类案例（R 语言）.23