欧几里得距离的加权聚类分析

" 知识点: 1. 欧几里得距离:欧几里得距离是空间中两点之间的直线距离，在数据挖掘和聚类分析中，常常用来衡量数据点之间的相似度。在聚类分析中，欧几里得距离是最常用的相似度度量方式，它能够反映出数据点在各个维度上的差异程度。 2. 聚类分析:聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将一组数据点根据某种相似性度量划分到多个类别中。每个类别内的数据点应该具有较高的相似度，而类别与类别之间的数据点则具有较大的差异度。聚类分析在数据挖掘、模式识别、市场细分等多个领域都有广泛的应用。 3. 热核:热核是一种在图形理论中使用的概念，它可以用来构造数据点之间的权重。热核的构造基于数据点之间的欧几里得距离，距离越近的数据点，热核权重越大，距离越远的数据点，热核权重越小。热核权重的引入可以提高聚类分析的准确性和鲁棒性。 4. 权重:在聚类分析中，权重可以用来调整数据点对聚类结果的贡献度。通过引入权重，可以使得某些数据点在聚类过程中具有更大的影响力，从而提高聚类的准确性和效率。 5. fenfou.m文件:fenfou.m是一个Matlab文件，可能包含了实现基于欧几里得距离和热核权重的聚类算法的代码。用户可以通过运行此文件，来进行相关的聚类分析。 总的来说，这个压缩包"fenfou.zip_权重 聚类_聚类 权重"提供了基于欧几里得距离和热核权重的聚类分析方法，具有较好的参考价值。