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什么是聚类分析？聚类分析的应用领域有哪些？

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聚类分析是将物理的或者抽象的数据集合划分为多个类别的过程，聚类之后的每个类别中任意两个数据样本之间具有较高的相似度，不同类别的数据样本之间具有较低的相似度。
聚类分析在科学数据分析、商业、生物学、医疗诊断、文本挖掘、Web数据挖掘等域都有广泛应用。在商业领域，聚类可以帮助市场分析人员对客户的基本数据进行分析，发现购买模式不同的客户群，从而协助市场调整销售计划；在文本挖掘和Web数据挖掘领域中，聚类可以将网站数据按照读者的兴趣度进行划分，有助于网站内容的改进。

答案解析

略

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聚类分析中常见的数据类型有哪些？
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什么是聚类？简单描述如下的聚类方法：划分方法，层次方法，基于密度的方法，基于模型的方法。为每类方法给出例子。
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举例说明聚类分析的典型应用。
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数据挖掘技术对聚类分析的要求有哪几个方面？
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一个好的聚类分析方法会产生高质量的聚类，具有两个特征：（）和（）
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简述典型的聚类分析任务包括的步骤。
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聚类分析常作为一个独立的工具来获得（）
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聚类分析可以看作是一种非监督的分类。
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在聚类分析当中，（）等技术可以处理任意形状的簇。
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数据挖掘工程师

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