一、层次聚类方法的聚类分类？

原型聚类也称基于原型的聚类(prototype-based clustering)，这类算法假设聚类结构能够通过一组原型刻画，先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。采用不同的原型表示、不同的求解方式，产生不同的算法。常用的原型聚类算法有k-means算法。

层次聚类(hierarchical clustering)是一种基于原型的聚类算法，试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用"自底向上"的聚合策略，也可以采用"自顶向下"的分拆策略。层次聚类算法的优势在于，可以通过绘制树状图(dendrogram)，帮助我们使用可视化的方式来解释聚类结果。层次聚类的另一个优点就是，它不需要事先指定簇的数量

二、系统聚类和动态聚类的方法？

系统聚类是将个样品分成若干类的方法，其基本思想是：先将个样品各看成一类，然后规定类与类之间的距离，选择距离最小的一对合并成新的一类，计算新类与其他类之间的距离，再将距离最近的两类合并，这样每次减少一类，直至所有的样品合为一类为止。

动态聚类法亦称逐步聚类法。一类聚类法，属于大样本聚类法.具体作法是：先粗略地进行预分类，然后再逐步调整，直到把类分得比较合理为止，这种分类方法较之系统聚类法，具有计算量较小、占用计算机存贮单元少、方法简单等优点，所以更适用于大样本的聚类分析。 动态聚类法的聚类过程，可用以框图来描述，框图的每一部分，均有很多种方法可采用，将这些方法按框图进行组合，就会得到各种动态聚类法。

三、q聚类与kmeans聚类的区别？

q聚类不含有聚乙烯成分。而kmeans聚类含有聚乙烯成分

四、k均值聚类和系统聚类优劣

K-Means是最为经典的无监督聚类（Unsupervised Clustering）算法，其主要目的是将n个样本点划分为k个簇，使得相似的样本尽量被分到同一个聚簇。K-Means衡量相似度的计算方法为欧氏距离（Euclid Distance）。

K-Means算法的特点是类别的个数是人为给定的，如果让机器自己去找类别的个数，我们有AP聚类算法。K-Means的一个重要的假设是：数据之间的相似度可以使用欧氏距离度量，如果不能使用欧氏距离度量，要先把数据转换到能用欧氏距离度量，这一点很重要。（注：可以使用欧氏距离度量的意思就是欧氏距离越小，两个数据相似度越高）

算法

伪代码：

function K-Means(输入数据，中心点个数K)

获取输入数据的维度Dim和个数N

随机生成K个Dim维的点，或随机选k个样本中的点

while(算法未收敛)

对N个点：计算每个点属于哪一类。

五、什么是关键帧？pr怎样添加删除视频关键帧？

关键帧这个东西在动画、视频后期、甚至视频压缩中都有体现。在后期制作以及动画中，一般指的是：第一个关键帧，电脑记下了你调节的几个参数的数值；接下来的一个关键帧，电脑记下的另外的数值，中间的数值改变，电脑按照先前预设的参数来自动演化，减免去手动调节的麻烦。关键帧——相当于二维动画中的原画。指角色或者物体运动或变化中的关键动作所处的那一帧。关键帧与关键帧之间的动画可以由软件来创建，叫做过渡帧或者中间帧。

怎么添加删除关键帧：

1.我们在电脑上打开premiere软件，在打开的素材面板空白位置，右键鼠标，选择导入，找到想要的视频素材直接导入到pr

2.选中视频素材，拖拽到右侧的时间轴面板中

3.鼠标单击该视频，然后点击左上角的【效果控件】

4.这时，如果我们想给视频添加缩放效果，那么将时间轴上滑块放到想要显示效果的视频起始位置，点击缩放前面的码表

5.我们将为视频打上了第一个关键帧

6.然后继续滑动时间轴上的滑块，放到想要的位置，点击缩放右侧的小圆圈

7.这样我们就为视频打上了第二个关键帧；当然了，两个关键帧数值一样，是显示不出效果的，我们必须对第二个关键帧参数进行调整，敲下键盘空格键就可以播放视频，看到刚刚所设置的效果了

8/10

如果我们设置错了某个关键帧，可以选中该关键帧，按下delete键即可删除，也可以点击箭头所标的小圆圈，一样可以删除

9.如果我们想要删除所有关键帧的设置，可以点击缩放前面的码表

10.系统将弹出一个提醒窗口，点击【确定】，即可快速删除所有关键帧

六、K-均值聚类和R聚类区别？

k 均值聚类法 快速高效，特别是大量数据时，准确性高一些，但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别，所以通过系统聚类法 得出一个树状图，至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定

七、descan聚类算法？

Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。该算法利用基于密度聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值。

DBSCAN算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类。

八、dbscan聚类步骤？

主要分成2步：1、寻找核心点形成临时聚类簇。 扫描全部样本点,如果某个样本点R半径范围内点数目>=MinPoints,则将其纳入核心点列表,并将其密度直达的点形成对应的临时聚类簇。

2、合并临时聚类簇得到聚类簇。 对于每一个临时聚类簇,检查其中的点是否为核心点,如果是,将该点对应的临时聚类簇和当前临时聚类簇合并,得到新的临时聚类簇。重复上述两步。

九、upgma聚类原理？

用UPGMA分别聚类Jaccard和Bray-Curtis相异系数的思路如下：

首先对原始的物种数据进行转化， decostand()；

再计算Jaccard和Bray-Curtis相异系数，vegdist()；

用UPGMA方法分别聚类上述相异系数，hclust()；

画出聚类图。

其中decostand、vegdist都是vegan包里；hclust是在stats包里。

十、lm聚类法？

聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。 聚类分析也称群分析、点群分析，是研究分类的一种多元统计方法。 例如，我们可以根据各个银行网点的储蓄量、人力资源状况、营业面积、特色功能、网点级别、所处功能区域等因素情况，将网点分为几个等级，再比较各银行之间不同等级网点数量对比状况。

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