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聚类是一种无监督学习过程。根据数据的特征，将相似的数据对象归为一类，不相似的数对象归到不同的类中，这就是聚类，每个聚类也称为簇。“物以类聚，人以群分”就是聚类的典型描述。
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聚类的典型算法有：基于划分的方法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于统计模型的方法。基于划分的方法将单个数据对象划分为k个不相交的集合，每个集合称为一个簇。典型的算法有k-均值、k-中心点算法等。基于层次的方法将数据对象集进行层次的分解。根据其是自底向上还是自顶向下分解，可以分为凝聚的方法和分裂的方法，而前者的典型算法是AGNES，后者的典型算法是DIANA。基于密度的方法基于数据对象的邻域来进行聚类分析，因此可以识别各种形状的簇，以及一个数据对象可以属于多个不同的簇，DBSCAN、OPTICS和DENCLUE是其中的典型算法。基于网格的方法把对象空间量化为有限个单元，形成一个网格结构。所有的聚类操作在该网格上进行，STING和CLIQUE是其中的两个算法。基于统计模型的算法将数据对象集看作多个服从不同分布的数据集构成，聚类的目的是识别出这些不同的分布的数据对象，EM算法是其中的一个典型算法。
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内聚是指模块内部各元素之间联系的紧密程度，例如一个完成多个功能的模块的内聚度就比完成单一功能的模块的内聚度低。内聚度越低，模块的独立性越差。内聚性有以下几种类型：
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（1）偶然内聚：指一个模块内的各个处理元素之间没有任何联系。
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（2）逻辑内聚：指模块内执行几个逻辑上相似的功能，通过参数确定该模块完成哪一个功能。
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（3）时间内聚：把需要同时执行的动作组合在一起形成的模块为时间内聚模块。
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（4）通信内聚：指模块内所有处理元素都在同一个数据结构上操作，或者指各处理使用相同的输入数据或者产生相同的输出数据。
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（5）顺序内聚：指一个模块中各个处理元素都密切相关于同一功能且必须顺序执行，前一功能元素的输出就是下一功能元素的输入。
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（6）功能内聚：这是最强的内聚，指模块内所有元素共同完成一个功能，缺一不可。
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耦合性和内聚性是模块独立性的两个定性标准，将软件系统划分模块时，尽量做到高内聚、低耦合，提高模块的独立性。
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耦合性是指模块之间联系的紧密程度。耦合性越高，则模块的独立性越差。模块间耦合的高低取决于模块间接口的复杂性、调用的方式及传递的信息。模块的耦合有以下几种类型：
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（1）无直接耦合：指两个模块间没有直接的关系，它们分别从属于不同模块的控制与调用，它们之间不传递任何信息。因此，模块间耦合性最弱，模块独立性最高。
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（2）数据耦合：指两个模块之间有调用关系，传递的是简单的数据值，相当于高级语言中的值传递。这种耦合程度较低，模块的独立性较高。
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（3）标记耦合：指两个模块之间传递的是数据结构，如高级语言中的数据组名、记录名、文件名等这些名字即为标记，其实传递的是这个数据结构的地址。
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（4）控制耦合：指一个模块调用另一个模块时，传递的是控制变量，被调模块通过该控制变量的值有选择地执行块内的某一功能。
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（5）公共耦合：指通过一个公共数据环境相互作用的那些模块之间的耦合。
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（6）内容耦合：这是程度最高的耦合。当一个模块直接使用另一个模块的内部数据，或通过非正常入口而转入另一个模块内部，这种模块之间的耦合为内容耦合，这种情况往往出现在汇编程序设计中。
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数据存储用来表示存储数据。通常，一个流入加工的数据流经过加工处理后就消失了，而它的某些数据（或全部数据）可能被加工成输出数据流，流向其他加工或外部实体。除此之外，在软件系统中还常常要把某些信息保存下来以供以后使用，这时可以使用数据存储。每个数据存储都有一个定义明确的名字标识。可以有数据流流入数据存储，表示数据的写入操作；也可以有数据流从数据存储流出，表示数据的读操作；还可以用双向箭头的数据流指向数据存储，表示对数据的修改。
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