方法中首先将对象分组为微簇

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在该方法开始时所有数据对象都保存在同一个簇中。通过使用连续迭代拆分组来创建更小的集群。不断迭代的方法将一直持续下去直到满足终止条件。组拆分或合并后无法撤消这就是为什么这种方法不太灵活的原因。聚合方法 这种方法的另一个名称是自下而上的方法。所有的小组一开始都是分开的。然后继续合并直到所有组都合并或者满足终止条件。 有两种方法可用于提高数据挖掘中的层次聚类质量 – 人们应该仔细分析层次聚类的每次划分时对象的联系。

可以使用层次凝聚算法来进行层次凝聚的整合。在这种。将数据对象分组为微簇后对微簇进行宏聚类。基于密度的聚类方法 在数据挖掘的这种聚类方法中密度是主要关注点。质量的概念被用作该聚类方法的基础。在这 WhatsApp 号码列表 种聚类方法中聚类将不断增长。对于每个数据点组的半径中至少应存在一个数量的点。基于网格的聚类方法 在这种基于网格的聚类方法中使用对象一起形成网格。网格结构是通过将对象空间量化为有限数量的单元而形成的。

基于网格的聚类方法的优点 – 处理速度更快该方法的处理时间比其他方式快得多因此可以节省时间。 此方法取决于编号。量化每个维度的空间中的细胞数量。基于模型的聚类方法 在这种类型的聚类方法中每个聚类都被假设以便它可以找到最适合模型的数据。在此方法中通过密度函数进行聚类来定位组。基于约束的聚类方法 合并应用程序或面向用户的约束来执行聚类。用户的期望被称为约束。在这个分组的过程中交流是非常互动的这是由限制所提供的。