keams聚类算法

keams聚类算法

keams聚类是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。

由keams聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。

俗话说:“物以类聚,人以群分”,在自然科学和社会科学中,存在着大量的分类问题。

所谓类,通俗地说,就是指相似元素的集合。

keams聚类是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法。

keams聚类起源于分类学,在古老的分类学中,人们主要依靠经验和专业知识来实现分类,很少利用数学工具进行定量的分类。

随着人类科学技术的发展,对分类的要求越来越高,以致有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行分类

于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中,形成了数值分类学,之后又将多元分析的技术引入到数值分类学形成了keams聚类。

keams聚类内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。