K-Means能够处理不规则数据的聚类问题

R型聚类是对数据中的列分类，Q型聚类是对数据中的行分类 当数据分布不规则时,其均值 当数据分布不规则时，其均值()。 KMeans算法的基本思想是：选择样本空间中k个样本（点）为初始中心，然后对剩余样本进行聚类，每个中心把距离自己最近的样本“吸引”过来，然后更新聚类中心的值，依次把每个样本归到距离最近的类中，重复上面的过程，直至得到某种条件下最好的聚类结果。 数据挖掘对聚类的数据要求是什么？ 数据挖掘对聚类的数据要求是什么 层次聚类适合规模较()的数据集 聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。 聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类（） 数据挖掘对聚类的典型要求有哪些？ 大数据聚类的主要目的是 数据挖掘对聚类的典型要求有哪些 层次聚类对给定的数据进行()的分解。 聚类是根据数据的将一组数据分为几个类别（） 根据聚类规则及规则的应用方法，以下属于聚类方法类别的是（ ）: 基于划分的方法 基于层次的方法 基于模型的方法 基于高度的方法 平面不规则的类型包括（）不规则、（）不规则和（）不连续。 层次聚类主要有（）类型: 凝聚层次聚类|凝集层次聚类|分散层次聚类|分裂层次聚类 中国大学MOOC: 聚类针对有标签的数据。 车牌识别在机器学习中属于聚类问题 不规则根或根茎类药材软化时，"看水性"常采用（）