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層次聚類重點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)一、數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)清洗a.去除重復(fù)數(shù)據(jù)b.處理缺失值c.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化d.特征選擇2.數(shù)據(jù)探索a.數(shù)據(jù)可視化b.統(tǒng)計(jì)分析c.數(shù)據(jù)分布分析d.數(shù)據(jù)相關(guān)性分析3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換a.編碼轉(zhuǎn)換b.特征提取c.特征縮放d.特征組合二、聚類算法1.Kmeans算法a.初始化聚類中心b.計(jì)算距離c.調(diào)整聚類中心d.判斷收斂2.層次聚類算法a.構(gòu)建距離矩陣b.連接最近的兩類c.更新距離矩陣d.繼續(xù)連接3.密度聚類算法a.尋找聚類中心b.計(jì)算密度c.劃分簇d.更新聚類中心三、聚類評(píng)估1.內(nèi)部評(píng)估指標(biāo)a.輪廓系數(shù)b.調(diào)整蘭德指數(shù)c.聚類數(shù)選擇d.聚類穩(wěn)定性2.外部評(píng)估指標(biāo)a.聚類數(shù)選擇b.聚類穩(wěn)定性c.聚類一致性d.聚類質(zhì)量3.聚類結(jié)果分析a.簇內(nèi)相似度b.簇間差異性c.簇特征分析d.簇應(yīng)用分析四、聚類應(yīng)用1.數(shù)據(jù)挖掘a.異常檢測(cè)b.市場(chǎng)細(xì)分c.客戶細(xì)分d.產(chǎn)品推薦2.機(jī)器學(xué)習(xí)a.特征選擇b.模型選擇c.模型優(yōu)化d.模型評(píng)估3.生物信息學(xué)a.基因表達(dá)分析b.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)c.藥物設(shè)計(jì)d.系統(tǒng)生物學(xué)五、1.數(shù)據(jù)預(yù)處理是聚類分析的基礎(chǔ)，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。2.聚類算法包括Kmeans、層次聚類和密度聚類，各有優(yōu)缺點(diǎn)。3.聚類評(píng)估是判斷聚類結(jié)果好壞的重要環(huán)節(jié)，包括內(nèi)部評(píng)估指標(biāo)和外部評(píng)估指標(biāo)。4.聚類應(yīng)用廣泛，涉及數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和生物信息學(xué)等領(lǐng)域。[1]謝幸，李航.數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)[M].清華大學(xué)出版社，2011.[2]周志華.機(jī)器學(xué)習(xí)[M].清華大

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