k均值聚类算法聚类需求-爱华网

聚类需求（cluster demand）

在聚类偏好（需求）中，消费者对产品或服务的需要有一定的差异性，但这些不同的需求可以划分为两个或更多的可识别的聚类，不同聚类的消费者有着其独特的偏好，其购买标准也不同。

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原文地址：MATLAB层次聚类分析法（转）作者：上海探戈

分类：系统聚类方法（Hierarchical Cluster过程）：直观、易懂快速聚类（K-means Cluster过程）：快速、动态有序聚类：时间顺序or大小顺序相似性度量：一。变量测量尺度的类型

KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。K-Means聚类算法主要分为三个步骤：(1)第

一什么是基于密度的聚类算法由于层次聚类算法和划分式聚类算往往只能发现凸形的聚类簇。为了弥补这一缺陷，发现各种任意形状的聚类簇，开发出基于密度的聚类算法。这类算法认为，在整个样本空间点中，各目标类簇是由一群的稠密样本点组成

随着聚类分析的发展，出现了大量的聚类算法。算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和应用。大体上，主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法等[2]。1. 划分方法（parti