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2018年6月3日 — 分群演算法屬於非監督式學習，通常被用於探索性的分析，是根據「物以類聚」的原理，將本身沒有類別的樣本聚整合不同的組，這樣的一組資料物件的集合叫做 ...

顧名思義，這種分群演算法計算的是密度，透過設定多長的半徑內，有出現幾個點，不斷延伸，延伸到無法延伸，所有出現在前面延伸範圍的點分成一個群組，請見下圖(取自 ...

分群演算法的績效衡量簡單明暸：組間差異大，組內差異小。而所謂的差異指的就是觀測值之間的距離遠近作為衡量，最常見還是使用歐氏距離（Euclidean distance）。

如何定義所謂的相似呢？方法很多：距離越近，推定為越相似；鄰居越密集，推定為越相似。 · 分群演算法的基本原理，一類是近朱者赤、近墨者黑，不斷將數據重新分組；另一類是 ...

為什麼要介紹分群演算法(cluster analysis)?​​ 分群演算法是一種非監督式學習(unsupervised learning)的方法，不需要定義每筆資料的標籤就可以實現，耗費處理資料的成本較低，適合應用在不明確的資料上，以初步了解資料的特性跟分布。

2020年5月3日 — 分群vs 分類： · 找出比較相似的資料聚集在一起，形成集群（Cluster），相似性的依據是採用歐式距離，相對距離愈近、相似程度越高，被歸類至同一群組。

由 TS Chen 著作 · 被引用 3 次 — 本文提出一個二階段分群演算法：階層式K-means分群法(HKC , Hierarchical. K-means Clustering)。在分割階段，HKC以K-means將資料集合分割成多個群聚。在此增. 加群聚的 ...

分群演算法已經有效率地被應用在大型的資料集合以及其他各種不同特定領域的應用上，諸如模式識別、資料分析和圖像處理…等等。然而現存的分群演算法大多需要使用者輸入參數 ...

由 FJ Lee 著作 · 2022 — BERT、餘弦相似度、分群演算法、密度分群法、. K-平均演算法、階層分群法. Keywords: TF-IDF, Word2Vec, BERT,. Cosine Similarity, Clustering ...

由 江世騰 著作 · 2004 — 不僅如此，為了證明本研究所提的演算法可以應用在實務上，本研究以問卷的方式蒐集了實際資料做分析，在分群結果中描述各群中的情況並提出具體行銷策略建議，幫助企業獲利。