用Matlab聚类分析

testData.txt测试数据dnaData1.txt2000CUMCMA已知分好成两类的20条DNA数据dnaData2.txt2000CUMCMA待分类的20条DNA数据waterD

用来进行聚类分析的.CSV文件，一共包含167177个观测值。

K-Means 基于距离的聚类算法 欧氏距离，曼哈顿距离，闵可夫斯基距离 实现原理 随机选取两个点作为聚类中心 计算每个点到聚类中心的距离，进行聚类 计算每个聚类中点的坐标平均值，找出中心点 重复上述

聚类分析是一种常见的数据挖掘技术，它可以将数据分组为不同的类，以便进一步分析和应用。聚类分析可以应用于很多领域，如市场营销、医学研究、网络安全等。在市场营销中，聚类分析可以帮助企业将客户划分为不同的类

聚类分析算法说明 9.2.基于试探的位置类别聚类算法 9.2.1 最邻近规则的试探法

内容指导： 1、基础的聚类方法：kmeans和等级聚类 2、dbscan方法以及其一些改进 3、混合正态下的EM算法及其变量选择 4、一个聚类变量选择的框架 5、对50年来kmeans聚类算法的非常好

聚类分析 SPSS 好资源，自己顶 好资源，自己顶 好资源，自己顶

k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则； 模糊的c均值聚类算法：-------- 一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广

聚类分析及其应用,数据挖掘方面的

王家兵 博士 华南理工大学计算机科学与工程学院 聚类分析－讲座