大數據的聚類
⑴ 聚類分析能不能對大數據進行分類
可以
聚類分析本身也被列到屬於數據挖掘的一種方法，是屬於無監督學習的類型
⑵ 大數據量聚類 Kmeans 出問題怎麼辦
數據量太大的時候來 不適自合用系統聚類法 一個就是你遇到的問題 無法判斷，另一個就是該方法聚類的結果不是一種情況，你可以根據自己的專業進行適當的選擇歸類，比較有難度如果你的變數類型都是連續性的數據 可以直接採用k-mean法 指定聚類的類別進行如果你的變數類型既有分類 又有連續性的，則採用 兩階段法聚類，這種方法會自動推薦出聚類的個數，而且應用非常廣泛，結果直觀
⑶ 大數據進行kmeans聚類在hadoop2上怎麼實現
map中根據選定的聚類點對整體數據進行分簇，rece中找出一個簇中的中心點，就完成了kmeans的類聚
⑷ 在大數據量時,K-means演算法和層次聚類演算法誰更有優勢為什麼
這個抄問題其實是無解的，數據不同，演算法的分類效果、實際運行時間也是不同。
若單從運算速度而言，k-means比層次更快。
原因是K-means是找中心，然後計算距離；層次是逐個樣本逐層合並，層次的演算法復雜度更高。
更重要的是，在大數量下，K-means演算法和層次聚類演算法的分類效果真的只能用見仁見智來形容了。
⑸ 大數據的獲取是怎樣的，老師讓我做一個大數據的聚類分析，我沒什麼頭緒，請指教，謝謝~
你可以對2013-1014全國各城市人均GDP排名來個分析，具體數據就放在附件了，分析一下發展趨勢等等。希望對你有用。
⑹ 在大數據量時，K-means演算法和層次聚類演算法誰更有優勢
這個問題其實是無解的，數據不同，演算法的分類效果、實際運行時間也是不同。
若單從運算速度而言，k-means比層次更快。
原因是K-means是找中心，然後計算距離；層次是逐個樣本逐層合並，層次的演算法復雜度更高。
更重要的是，在大數量下，K-means演算法和層次聚類演算法的分類效果真的只能用見仁見智來形容了。
⑺ k-means聚類可用於大數據挖掘嗎
聚類分析作為數據挖掘技術中的一種分析工具，近幾十年來一直受到廣泛的關注，並且已在數據挖掘、圖像分割、模式識別、信息檢索、計算機視覺等諸多方面有廣泛的應用和研究。
⑻ 如何對大數據聚類分析
不是有很多的模型嗎？python裡面封裝了很多方法，聚類的話有經典的k-mean方法。可以直接使用，然後分析即可。你要是有數據的話，我這邊可以給你分析一下
⑼ 什麼樣的大數據集適合聚類分類分析
聚類分析的主要應用：
商業
聚類分析被用來發現不同的客戶群，並且通過購買模式刻畫不同的客戶群的特徵。聚類分析是細分市場的有效工具，同時也可用於研究消費者行為，尋找新的潛在市場、選擇實驗的市場，並作為多元分析的預處理。
生物
聚類分析被用來動植物分類和對基因進行分類，獲取對種群固有結構的認識
地理
聚類能夠幫助在地球中被觀察的資料庫商趨於的相似性
保險行業
聚類分析通過一個高的平均消費來鑒定汽車保險單持有者的分組，同時根據住宅類型，價值，地理位置來鑒定一個城市的房產分組
網際網路
聚類分析被用來在網上進行文檔歸類來修復信息
電子商務
聚類分析在電子商務中網站建設數據挖掘中也是很重要的一個方面，通過分組聚類出具有相似瀏覽行為的客戶，並分析客戶的共同特徵，可以更好的幫助電子商務的用戶了解自己的客戶，向客戶提供更合適的服務。
⑽ 用於數據挖掘的聚類演算法有哪些，各有何優勢
K均值聚類：最適合處理大數據，適用於大樣本的個案聚類，分類數明確，適用於連續性變數；
系統聚類：適用於個案或變數聚類，對分類數沒有要求，連續性和分類型變數均適用；
兩步聚類：1）分類變數和連續變數均可參與二階聚類；2）可自動確定分類數；3）適用於大數據集；4）用戶可自己定製用於運算的內存容量