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聚类流程

2016-07-03 19:51:27 0 举报
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聚类流程通常包括以下几个步骤：首先，确定聚类的目的和数据类型；其次，选择合适的聚类算法，如K-means、层次聚类等；然后，对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择等；接着，将数据分为训练集和测试集；之后，使用训练集对聚类模型进行训练；最后，使用测试集评估模型的性能。在整个过程中，需要不断地调整参数以优化模型。总之，聚类流程是一个系统性的过程，需要根据实际情况进行调整和优化。
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大纲/内容
分类结果
开始
再迭代/修改参数
待分类模式
聚类
产生聚类中心
不合理
合理
检测聚类合理性
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