问问题描述
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势，有没有大神路过？求指点迷津！
答精选答案
K均值聚类：最适合处理大数据，适用于大样本的个案聚类，分类数明确，适用于连续性变量； 系统聚类：适用于个案或变量聚类，对分类数没有要求，连续性和分类型变量均适用； 两步聚类：
1）分类变量和连续变量均可参与二阶聚类；
2）可自动确定分类数；
3）适用于大数据集；
4）用户可自己定制用于运算的内存容量
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希望本篇文章《用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势》能对你有所帮助！
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本文概览：K均值聚类：最适合处理大数据，适用于大样本的个案聚类，分类数明确，适用于连续性变量； 系统聚类：适用于个案或变量聚类，对分类数没有要求，连续性和分类型变量均适用； 两步聚类：1）分类变量和连续变量均可参与二阶聚类；2）可自动确定分类数；3）适用于大数据集；4）用户可自己定制用于运算的内存容量