最流行的基於密度的聚類別方法是 DBSCAN[7],[8]。 與許多較新的方法相比，它具有一個定義明確的叢集模型，稱為「密度可達性」。 然而，它只連接滿足密度標準的點，在原始變體中定義為該半徑內其他對象的最小數量。 簇由所有密度連接的對象（與許多其他方法相反，它可以形成任意形狀的簇）加上這些對象範圍內的所有對象組成。
首先cluster算出來的門檻，哪這麼剛好是如此漂亮的整數，如果真的剛好整數，還兩個以上的門檻是整數，真的可以去買樂透了，沒有那麼巧的；其次是...雖然看似吹毛求疵，但這很關鍵...剛好一千元和剛好一萬元的人，是哪群呢？ 我們在談這些數值，絕對不會有重疊(overlapping)的狀況，只要自認夠專業的，對這種細節肯定會留心。 在我極少部分的經驗裡面，【分類】兩個字指的是【分類分析(Classification)】、【分群】兩個字指的是【群集分析(Clustering)】，但由於這不同的兩個字詞彙並非專有名詞，甚至它很難讓人在第一時間理解上述的區分。 甚至，不同商品類別擁有各自的RFM，因為商品生命週期不同，例如衛生紙兩三個月要買一次、手機兩三年才換一次；不同計算的交易區間(要算一年？兩年？三年？)也會有不同的RFM。 為了避免垃圾廣告留言過多，開始測試「留言管理」機制，讓我可以更容易回應讀者留言，並更簡單過濾掉廣告，但只要不是廣告留言都會通過審核。 2.目錄內之“非多媒體類”檔案數量較大時，可切換為“清單”或“詳細資料”檢視，如此檔名排列較為整齊且容易檢視。
資料分類方法: 原始資料類型
例如，在處理來自調查的多變數資料時，集群分析可以協助進行市場研究。 市場研究人員使用集群分析將消費者劃分為不同的市場區隔，並更好地了解不同群組之間的關係。 例如，當客戶購買一件商品時，他們通常還會購買第二件相關商品。 零售商可以對過去的購買資料使用關聯挖掘，來識別新客戶的興趣。 資料挖掘技術借鑒了相互重疊的各個學習領域，其中包括統計分析、機器學習 (ML) 和數學。 資料挖掘人員在這個階段花費的時間最多，因為資料挖掘軟體需要高品質的資料。
除了通常選擇的距離函數外，使用者還需要決定要使用的連接標準（因為一個類/簇由多個對象組成，所以有多個候選來計算距離）。 流行的選擇被稱為單連結聚類（對象距離的最小值）、完全連結聚類（對象距離的最大值）和 UPGMA 或 WPGMA（「具有算術平均值的未加權或加權對組方法」，也稱為平均連結 聚類）。 資料分類方法2023 此外，層次聚類可以是凝聚的（從單個元素開始並將它們聚合成簇）或分裂的（從完整的資料集開始並將其分成多個分割區）。
資料分類方法: 首頁 > 自我管理 > 資料蒐集與管理
舉例來說，如果工程師在尋找替代零件來打造必須遵循特定永續性規範的產品，供應商分類就能確保所找到的替代品能符合這些標準。 在此技術中，我們建立一個網格結構，並在網格（也稱為儲存格）上執行比較。 有兩種類型的基於網格的聚類別方法：STING 和 CLIQUE。 已知最佳化問題本身是 NP問題（NP困 難），因此常用的方法是只搜尋近似解。 一個特別著名的近似方法是 Lloyd 演算法，[5] 通常簡稱為「k-means 演算法」（儘管另一個演算法引入了這個名稱）。
一旦確定分類結構的基礎，您就可以使用屬性詳細資訊來擴充資料。 例如，在 PLM 系統中，機械螺釘並不是簡單列為「螺釘」而已。 庫存中每個獨特零件，都可能包含有關其屬性的資訊，像是螺紋、螺釘的頭型、長度、材質、加工處理和特定產品的偏好零件狀態。 更深入的細節可以讓工程師更容易找到所需的零件，盡可能減少他們設計出既有零件的機會。 資料分類方法2023 列出分類結構與搜尋/報告需求時，您應該確定哪些屬性是資料擷取的關鍵。
資料分類方法: 定義
DBSCAN 的另一個有趣的特性是它的複雜性相當低——它需要對資料庫進行線性數量的範圍查詢——並且它會發現基本相同的結果（它對核心點和噪聲點是確定性的，但對邊界點不是） 在每次執行中，因此無需多次執行。 OPTICS[9]是 DBSCAN 的推廣，無需為範圍參數 ε 選擇合適的值，並產生與連鎖聚類相關的分層結果。 DeLi-Clu，[10] Density-Link-Clustering 結合了單連結聚類和 OPTICS 的思想，完全消除了 ε 參數，並通過使用 R 樹索引提供了優於 OPTICS 的效能改進。 定義您的分類法 (也就是資料的組織結構) 應該是您歷程的下一步。
其實可以將想整理的範圍圈選起來，使用「常用」裡面的「排序與篩選」接著依照你想要的方式，由小到大或由大到小來排列。 比如說像電話號碼如果隻建8碼，這樣電話號碼資料如果移到手機上就沒辦法直接撥出。 應該要在一開始輸入號碼時，就把前面的區碼也建進去，這樣要整合到其他介面使用時就很容易。 所以不妨準備一顆大容量的硬碟，每隔一年左右就把工作電腦里的所有資料整個複製到硬碟里並建個索引做備份。 例如，一家數位媒體公司可以使用文字挖掘來自動閱讀對其線上影片的評論，並將觀眾評論分類為正面或負面評論。
資料分類方法: 搜尋
與 k-means 聚類類似，這些「密度吸引子」可以作為資料集的代表，但 mean-shift 可以檢測類似於 DBSCAN 的任意形狀的聚類。 由於昂貴的迭代過程和密度估計，均值漂移通常比 DBSCAN 或 k-Means 慢。 除此之外，均值漂移演算法對多維資料的適用性受到核密度估計的不平滑行為的阻礙，這會導致聚類尾部過度碎片化[10]。 儘管這些方法的理論基礎非常出色，但它們都存在一個稱為過度擬合的關鍵問題，除非對模型的複雜性施加約束。 更複雜的模型通常能夠更好地解釋資料，這使得選擇合適的模型複雜性本身就很困難。
「表單」可以當作填寫資料的介面，想像填寫申請表格/網路問卷會看見的：一格「問題」，搭配一格要填入的「答案」，就是表單常見的樣子；紙本的報價單、請購單、出貨單等要 E 化，也是要轉化為線上表單的格式。 試算表的每一列（row），代表一筆資料/記錄（record, entry），以上圖的例子來說，扣除欄位標頭共 6 列（第 2 列 到第 7 列，資料編號 E 到 E-00006）。 以這種邏輯整理、放置的一組資料，每一筆資料都能辨識為水平的一列，而同一個欄位（field）都在同個垂直軸線上，要篩選、排序、加總全部資料的欄位值都很便利。 圖片中可以看到各中心點(藍點)會根據距離，來找到距離最近的所有數據點(黃點)，並且計算數據點與各中心點之間的距離平均值，來重新移動中心點的位子，直到中心點不會在移動(綠點)。 了解到分類與分群的差異後，來看看分群到底有哪一些常用的技術，這些技術又使用了那些方式來達成分群的效果。
資料分類方法: 資料挖掘如何運作？
一般常用的演算法有以下幾種：決策樹、kNN 分類、貝氏分類法、羅吉斯回歸、SVM、類神經網路、類神經網路等等。 資料分類方法2023 會進一步再把已知類別的資料分為訓練資料（Traing Data）與測試資料（Testing Data）。 也因此，變通之下，就是前面說的先【群集分析(Clustering)】、再【分類分析(Classification)】。
- 例如在公司業務這個主資料夾下，可以分成人事部、行銷部、銷售部等子資料夾，這些子資料夾下面再細分出不同員工使用的資料夾。
- DeLi-Clu，[10] Density-Link-Clustering 結合了單連結聚類和 OPTICS 的思想，完全消除了 ε 參數，並通過使用 R 樹索引提供了優於 OPTICS 的效能改進。
- 在一個基本的設施位置問題（其中有許多變體可以類比更複雜的設定）中，任務是找到最佳倉庫位置以最佳地服務一組給定的消費者。
- 為了避免垃圾廣告留言過多，開始測試「留言管理」機制，讓我可以更容易回應讀者留言，並更簡單過濾掉廣告，但只要不是廣告留言都會通過審核。
- 例如，可以通過 Silhouette 係數對資料集進行聚類； 除了沒有已知的有效演算法之外。
- 生產製造服務可以使用資料挖掘技術，為整體設備效率、服務水準、產品品質和供應鏈效率提供即時和預測性分析。
一般來講，在進數位行資料管理時可以先用樹狀概念來建立自己的文件管理架構。 例如在公司業務這個主資料夾下，可以分成人事部、行銷部、銷售部等子資料夾，這些子資料夾下面再細分出不同員工使用的資料夾。 要注意同一層必須是同一個邏輯，不能在部門這一層突然出現一個企畫類的資料夾，否則就會亂掉。 資料分類方法 檔案命名主要是根據個人的習慣和工作內容來建立自己的命名邏輯。
