發(fā)信人: GzLi (笑梨), 信區(qū): DataMining
標  題: Re: 怎么那么多學科里都有講到聚類？
發(fā)信站: 南京大學小百合站 (Mon Jul  8 00:18:03 2002), 站內信件

首先我沒有研究過，但將來可能涉及，很感興趣。
從上面看來，幾個術語
我認為1)研究的角度不同、比如統(tǒng)計角度、神經網絡角度、其它數(shù)學角度
2)應用的領域不同、這個領域不是什么醫(yī)學的，而是數(shù)據類型不同可能方法也不同。
比如二值型、連續(xù)型、離散型等
3)方法的體系不同，不如一個人提出一種方法，然后下面的人就在基礎上改進，
就有不同方法
所以你從你最感興趣的，跟課題最相關的方法入手，編幾個程序實現(xiàn)一下，
就逐漸弄清了。
而且有些東西可能很老了，有不可克服的障礙。比如統(tǒng)計學方面的東東。
我認為，作東西還是從機器學習的角度開始然后應用到數(shù)據挖掘的對象上去的好。

【 在 geangel (geangel) 的大作中提到: 】
: 老板讓偶研究聚類，偶連門檻都摸不到。
: 偶一查資料，老天，
: 統(tǒng)計學、模式識別、數(shù)據挖掘……怎么那么多學科里都有講到聚類？
: 這些學科里的聚類有什么區(qū)別？
: 又分別有那么多的方法，
: 什么傳遞閉包的東東、編網法、最大樹法是統(tǒng)計里的吧，
: K-MEANS、C-MEANS，
: BIRCH、CURE、DBSCAN、OPTICS、CLIQUE是數(shù)據挖掘里的吧。
: 它們之間有什么區(qū)別？怎么有這么多方法？
: 偶都搞糊涂了。
: 能給俺指點一下嗎？


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