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聚類分析聚類算法中包含哪些數據類型
2018-08-22
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聚類分析聚類算法中包含哪些數據類型

許多基于內存的聚類算法采用以下兩種數據結構：

(1)數據矩陣(Data Matrix，或稱對象一變盤結構)：用p個變量來表示n個對象，例如使用年齡、身高、性別、體重等屬性變量來表示對象人，也叫二模矩陣，行與列代表不同實體：

(2)相異度矩陣(Dissimilarity Matrix，又稱為對象一對象結構)：存儲所有成對的n個對象兩兩之間的近似性(鄰近度)，也叫單模矩陣，行和列代表相同的實體。其中d(ij)是對象i和對象j之間的測量差或相異度。d(i，f)是一個非負的數值，d(ij)越大，兩個對象越不同；d (i，j)越接近于0，則兩者之間越相似(相近)。

許多聚類算法都是以相異度矩陣為基礎的，如果數據是用數據矩陣形式表示，則往往要將其先轉化為相異度矩陣。

相異度d(i,j)的具體計算會因所使用的數據類型不同而不同，常用的數據類型包括：區間標度變量，二元變量，標稱型、序數型和比例標度型變量，混合類型的變量。



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