类聚SEO的介绍

类聚SEO是一款优化软件，业内一般称之为“类聚SEO优化工具”或“类聚SEO优化软件”，它是由深圳seopassword研发的一款能够在短时间内提升百度前20名范围内关键字排名的软件，适用于百度搜索引擎seo优化。可以快速提升网站的排名，最快见效的时间为5个小时，从百度的第20位内更新到首页前3，软件从第一版正式发布以来，收到了众多站长的青睐，并且大部分都得到了自己想要的效果。

貌似是SEOPASSWORD的一个工具，优化网站用的，优点是无人值守，就能达到既定的目标。 网站排名在前20名，目标关键词的指数在1500以下，每天在线8小时，连续三天、目标关键词就能迅速提升了，对于小指数关键词三天之内百度前三无压力！

一，什么是聚类？

聚类：-将一个对象的集合分割成几个类，每个类内的对象之间是相似的，但与其他类的对象是不相似的。

评判聚类好坏的标准：1，能够适用于大数据量。2，能应付不同的数据类型。3，能够发现不同类型的聚类。4，使对专业知识的要求降到最低。5，能应付脏数据。6，对于数据不同的顺序不敏感。7，能应付很多类型的数据。8，模型可解释，可使用。

二，聚类所基于的数据类型。

聚类算法通常基于“数据矩阵”和“Dissimilarity 矩阵”。

怎么样计算不同对象之间的距离？

1，数值连续的变量（体重，身高等）：度量单位的选取对于聚类的结果的很重要的。例如将身高的单位从米变为尺，将体重的单位从公斤变为磅将对聚类的结果产生很大的影响。为了避免出现这种情况，我们必须将数据标准化：将数据中的单位“去掉”。

A, 计算绝对背离度。B,计算标准量度。

下面我们考虑怎样来计算两个对象之间的差异。1，欧几里得距离。2，曼哈顿距离。这两种算法有共同之处：d(i,j)>=0,d(i,i)=0, d(i,j)=d(j,i),d(i,j)=<d(i,h)+d(h,j)。3，Minkowski距离。这是上述两种算法的通式。并且对于不同的变量，我们可以给它赋于不同的weight.

2，二元数据变量：如果还是用上面的方法来计算的话，肯定会出现错误。这儿分

两种情况，对称的与非对称的。

3，Nominal变量：(例如红，黄，绿，蓝….)

4，ordinal变量（例如科长，处长，局长….）

5，ratio-scaled变量：

6,以上几种混合的变量（多数情况是这样的）：

三，分割的的方法。

1， K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。

缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。

改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心

的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤：

1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。

以下是循环的：

2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）；

3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。

4，这样循环直到K个medoids固定下来。

这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。

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