层次聚类算法应用

(完整word版)各种聚类算法介绍及对比

一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchical methods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和divisive），也可以理解为自下而上法（bottom-up）和自上而下法（top-down）。自下而上法就是一开始每个个体（object）都是一个类，然后根据linkage寻找同类，最后形成一个“类”。自上而下法就是反过来，一开始所有个体都属于一个“类”，然后根据linkage排除异己，最后每个个体都成为一个“类”。这两种路方法没有孰优孰劣之分，只是在实际应用的时候要根据数据特点以及你想要的“类”的个数，来考虑是自上而下更快还是自下而上更快。至于根据Linkage判断“类” 的方法就是最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法等等（其中类平均法往往被认为是最常用也最好用的方法，一方面因为其良好的单调性，另一方面因为其空间扩张/浓缩的程度适中）。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。 2）Hierarchical methods中比较新的算法有BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies利用层次方法的平衡迭代规约和聚类）主要是在数据量很大的时候使用，而且数据类型是numerical。首先利用树的结构对对象集进行划分，然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化；ROCK（A Hierarchical Clustering Algorithm for Categorical Attributes）主要用在categorical的数据类型上；Chameleon（A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling）里用到的linkage是kNN（k-nearest-neighbor）算法，并以此构建一个graph，Chameleon的聚类效果被认为非常强大，比BIRCH好用，但运算复杂度很高，O(n^2)。 2、层次聚类的流程凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程： (1) 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离； (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类； (3) 重新计算新类与所有类之间的距离； (4) 重复(2)、(3)，直到所有类最后合并成一类。

【CN110196907A】一种多层次文本聚类方法和装置【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910297074.9 (22)申请日 2019.04.15 (71)申请人中国石油大学（华东）地址 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号 (72)发明人席永轲　白婷婷　王宇辰　白振宇　曹帅　张孝苗　孙玉强　刘昕　 (51)Int.Cl. G06F 16/35(2019.01) G06F 17/27(2006.01) (54)发明名称一种多层次文本聚类方法和装置(57)摘要本发明实施例提供了一种多层次文本聚类方法和装置，该方法可以在多个层次对文本数据进行不同粒度的聚类。对所获取的文本数据进行数据预处理操作后根据范化数据的不同特征以及在数据表中所属的不同类别，将规范化后数据分为全部数据即最广义层次、子级分类层次、自定义分类层次等是三个不同层次，然后采用Word2vec进行文本词向量的训练，基于文本词向量训练结果得到一条文本数据的二维坐标作为一个数据节点的坐标，通过计算所有数据节点的相对距离，并根据不同的数据量，动态更新算法截断距离，最终通过计算每个数据节点的局部密度与相对距离确，保存聚类结果并生成数据可视化图聚类中心，并根据各个聚类中心，将不同数据聚为一类。权利要求书1页说明书3页附图2页CN 110196907 A 2019.09.03 C N 110196907 A

权　利　要　求　书1/1页CN 110196907 A 1.一种多层次文本聚类方法和装置，包括以下步骤： A.基于所获取的原始数据进行数据预处理操作，主要包括数据分词、去停用词、数据规范化等操作。 B.根据规范化数据的不同特征以及在数据表中所属的不同类别，使用不同的类别判别方式对数据进行划分，可将规范化后数据分为全部数据即最广义层次、子级分类层次、自定义分类层次等是三个不同层次，并根据不同的类别层次执行不同聚类操作。 C.基于不同层次的文本数据，采用Word2vec进行文本词向量的训练，将文本内容处理为二维并在空间标识。 D.基于词向量训练结果，将每条文本数据的关键词抽取结果与词向量结合，将关键词对应的词向量坐标求和，得到一条文本数据的二维坐标作为一个数据节点的坐标。 E.通过计算所有数据节点的相对距离，并根据不同的数据量，动态更新算法截断距离。然后通过计算每个数据节点的局部密度与相对距离确定各个聚类中心，并根据各个聚类中心，将不同数据聚为一类，保存聚类结果并生成数据可视化图。 2.根据权利要求1所述的一种多层次文本聚类方法和装置，其特征在于，所述的步骤A 中，数据分词是把连续的汉字序列划分成一系列单独的词语，之后将词语作为文本数据的基本单位；去停用词就是把分词结果中的一些虚词和禁用词去除；数据规范化是指将数据已有的类别进行标记，便于后期高效多层次聚类。 3.根据权利要求1所述的一种多层次文本聚类方法和装置，其特征在于，所述的步骤B 中，根据不同的数据形式，使用不同的方式对数据进行划分，共有以下几种形式： i.将所有数据归为一个层次，即将所有数据进行最广义聚类。 ii.根据规范化后数据所属的不同类别，可以根据不同类别层次将数据划分为不同类别，并根据不同类别进行聚类。 iii.若想获取自定义类别数据，首先自定义类别标签关键词，然后对所获取规范化数据进行遍历，并通过类别关键词对每一条数据进行类别相似度赋值权重，最终通过权重大小获取到自定义类别数据。 4.根据权利要求1所述的一种多层次文本聚类方法和装置，其特征在于，所述的步骤C 中，Word2vec利用深度学习的思想，通过训练，把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算，最终通过降维算法将K维向量降为2维，从而可以用向量空间上的距离来表示语义上的相似度。 5.根据权利要求1所述的一种多层次文本聚类方法和装置，其特征在于，所述的步骤E 中,通过计算所有数据节点的平均距离并乘以对应权重，从而根据不同数据集的大小动态更新算法截断距离。局部密度描述了一个数据节点周围数据的聚集程度。相对距离描述了一个数据节点与其它具有较大局部密度的数据节点的距离。若一个节点的局部密度值与相对距离值都较大，说明它本身周围有较多数据节点，且距离另一个周围有较多数据节点的数据节点距离较远，则认为其是一个聚类中心。 2

数据挖掘层次聚类算法研究综述

数据挖掘层次聚类算法研究综述摘要聚类问题是数据挖掘中的重要问题之一，是一种非监督的学习方法。分层聚类技术在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用，是数据挖掘领域的研究热点之一。本文总结了分层聚类算法技术的研究现状，分析算法性能的主要差异，并指出其今后的发展趋势。关键词层次聚类，数据挖掘，聚类算法 Review of hierarchical clustering algorithm in Data Mining Abstract Clustering problem of data mining is one of important issues, it is a kind of unsupervised learning methods. Stratified cluster technology in image processing, intrusion detection and bioinformatics has extremely important application and is data mining area of research one of the hotspots. This paper summarizes the layered clustering algorithm technology research, analyzes the main difference arithmetic performance, and pointed out the future development trend. Keywords Hierarchical clustering，Data mining，Clustering algorithm 1引言随着计算机技术的发展，信息数据越来越多，如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。由此产生了数据挖掘技术，它是一门新兴的交叉学科，汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能等各领域的研究成果。聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域。它在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用。数据挖掘是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。其目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识。聚类分析作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，是数据挖掘的一个重要研究分支。在数据挖掘领域，研究工作己经集中在为大型数据库的有效和实际的聚类分析寻找适当的方法。活跃的主题集中在聚类方法的可伸缩性，方法对聚类复杂形状和类型的数据的有效性，高维聚类分析技术，以及针对大型数据库中混合数值和分类数据的聚类方法。迄今为止，人们己经提出了很多聚类算法，它们可以分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法，这些算法对于不同的研究对象各有优缺点。在聚类算法当中，划分方法和层次方法是最常见的两类聚类技术，其中划分方法具有较高的执行效率，而层次方法在算法上比较符合数据的特性，所以相对于划分方法聚类的效果比较好。[1] 层次聚类算法和基于划分的K-Means聚类算法是实际应用中聚类分析的支柱，算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。层次聚类方法是通过将数据组织为若干组并形成一个相应的树来进行聚类的。根据层是自底而上还是自顶而下形成。一个完全层次聚类的质量由于无法对己经做的合并或分解进行调整而受到影响。但是层次聚类算法没有使用准则函数，它所潜含的对数据结构的假设更少，所以它的通用性更强。 2 基于层次的聚类算法 2.1 凝聚的和分裂的层次聚类层次聚类是聚类问题研究中一个重要的组成部分。分层聚类的基本原则可以表述为：如

一种基于K-Means局部最优性的高效聚类算法

ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/7f13314060.html, Journal of Software, Vol.19, No.7, July 2008, pp.1683?1692 https://www.360docs.net/doc/7f13314060.html, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.01683 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? 2008 by Journal of Software. All rights reserved. ? 一种基于K-Means局部最优性的高效聚类算法雷小锋1,2+, 谢昆青1, 林帆1, 夏征义3 1(北京大学信息科学技术学院智能科学系/视觉与听觉国家重点实验室,北京 100871) 2(中国矿业大学计算机学院,江苏徐州 221116) 3(中国人民解放军总后勤部后勤科学研究所,北京 100071) An Efficient Clustering Algorithm Based on Local Optimality of K-Means LEI Xiao-Feng1,2+, XIE Kun-Qing1, LIN Fan1, XIA Zheng-Yi3 1(Department of Intelligence Science/National Laboratory on Machine Perception, Peking University, Beijing 100871, China) 2(School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China) 3(Logistics Science and Technology Institute, P.L.A. Chief Logistics Department, Beijing 100071, China) + Corresponding author: E-mail: leiyunhui@https://www.360docs.net/doc/7f13314060.html, Lei XF, Xie KQ, Lin F, Xia ZY. An efficient clustering algorithm based on local optimality of K-Means. Journal of Software, 2008,19(7):1683?1692. https://www.360docs.net/doc/7f13314060.html,/1000-9825/19/1683.htm Abstract: K-Means is the most popular clustering algorithm with the convergence to one of numerous local minima, which results in much sensitivity to initial representatives. Many researches are made to overcome the sensitivity of K-Means algorithm. However, this paper proposes a novel clustering algorithm called K-MeanSCAN by means of the local optimality and sensitivity of K-Means. The core idea is to build the connectivity between sub-clusters based on the multiple clustering results of K-Means, where these clustering results are distinct because of local optimality and sensitivity of K-Means. Then a weighted connected graph of the sub-clusters is constructed using the connectivity, and the sub-clusters are merged by the graph search algorithm. Theoretic analysis and experimental demonstrations show that K-MeanSCAN outperforms existing algorithms in clustering quality and efficiency. Key words: K-MeanSCAN; density-based; K-Means; clustering; connectivity 摘要: K-Means聚类算法只能保证收敛到局部最优,从而导致聚类结果对初始代表点的选择非常敏感.许多研究工作都着力于降低这种敏感性.然而,K-Means的局部最优和结果敏感性却构成了K-MeanSCAN聚类算法的基础.K-MeanSCAN算法对数据集进行多次采样和K-Means预聚类以产生多组不同的聚类结果,来自不同聚类结果的子簇之间必然会存在交集.算法的核心思想是,利用这些交集构造出关于子簇的加权连通图,并根据连通性合并子簇.理论和实验证明,K-MeanScan算法可以在很大程度上提高聚类结果的质量和算法的效率. 关键词: K-MeanSCAN;基于密度;K-Means;聚类;连通性中图法分类号: TP18文献标识码: A ? Supported by the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA12Z217 (国家高技术研究发展计划(863)); the Foundation of China University of Mining and Technology under Grant No.OD080313 (中国矿业大学科技基金) Received 2006-10-09; Accepted 2007-07-17

5聚类之层次聚类基于划分的聚类(k

5 聚类之层次聚类基于划分的聚类（k 、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类1）层次法（Hierarchicalmethods ）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法 agglomerative 和divisive ），也可以理解为自下而上法 bottom-up ）和自上而下法（top-down ）。自下而上法就是开始每个个体（object ）都是一个类，然后根据linkage 寻找同类，最后形成一个“类” 。自上而下法就是反过来，开始所有个体都属于一个“类”，然后根据linkage 排除异己，劣之分，只是在实际应用的时候要根据数据特点以及你想要的“类”的个数，来考虑是自上而下更快还是自下而上更快。最后每个个体都成为一个“类” 。这两种路方法没有孰优孰至于根据Linkage 判断“类”的方法就是最短距离法、最长

距离法、中间距离法、类平均法等等（其中类平均法往往被认为是最常用也最好用的方法，一方面因为其良好的单调性，另一方面因为其空间扩张/浓缩的程度适中）。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。 2)Hierarchical methods 中比较新的算法有BIRCH( Balanced Iterative Reducingand Clustering Using Hierarchies 利用层次方法的平衡迭代规约和聚类）主要是在数据量很大的时候使用，而且数据类型是numerical 。首先利用树的结构对对象集进行划分，然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化； ROCK ( A Hierarchical ClusteringAlgorithm for Categorical Attributes )主要用在categorical 的数据类型上；Chameleon(A Hierarchical Clustering AlgorithmUsing Dynamic Modeling )里用到的linkage 是kNN (k-nearest-neighbor)算法，并以此构建一个graph，Chameleon 的聚类效果被认为非常强大，比BIRCH 好用，但运算复杂度很高，0（22）。 2、层次聚类的流程凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚

聚类比较

聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自数据挖掘中的聚类分析研究综述这篇论文。 1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离 1.1.2最具代表性算法 1）CURE算法特点：固定数目有代表性的点共同代表类优点：识别形状复杂，大小不一的聚类，过滤孤立点 2）ROCK算法特点：对CURE算法的改进优点：同上，并适用于类别属性的数据 3）CHAMELEON算法特点：利用了动态建模技术 1.2分解聚类 1.3优缺点

优点：适用于任意形状和任意属性的数据集；灵活控制不同层次的聚类粒度，强聚类能力缺点：大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理 2、分割聚类算法 2.1基于密度的聚类 2.1.1特点将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类 2.1.2典型算法 1）DBSCAN：不断生长足够高密度的区域 2）DENCLUE：根据数据点在属性空间中的密度进行聚类，密度和网格与处理的结合 3）OPTICS、DBCLASD、CURD：均针对数据在空间中呈现的不同密度分不对DBSCAN作了改进 2.2基于网格的聚类 2.2.1特点利用属性空间的多维网格数据结构，将空间划分为有限数目的单元以构成网格结构； 1）优点：处理时间与数据对象的数目无关，与数据的输入顺序无关，可以处理任意类型的数据 2）缺点：处理时间与每维空间所划分的单元数相关，一定程度上降低了聚类的质量和准确性 2.2.2典型算法 1）STING：基于网格多分辨率，将空间划分为方形单元，对应不同分辨率 2）STING+：改进STING，用于处理动态进化的空间数据 3）ＣＬＩＱＵＥ：结合网格和密度聚类的思想，能处理大规模高维度数据 4）WaveCluster：以信号处理思想为基础 2.3基于图论的聚类 2.3.1特点转换为组合优化问题，并利用图论和相关启发式算法来解决，构造数据集的最小生成数，再逐步删除最长边 1）优点：不需要进行相似度的计算 2.3.2两个主要的应用形式 1）基于超图的划分 2）基于光谱的图划分 2.4基于平方误差的迭代重分配聚类 2.4.1思想逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解2.4.2具体算法 1）概率聚类算法期望最大化、能够处理异构数据、能够处理具有复杂结构的记录、能够连续处理成批的数据、具有在线处理能力、产生的聚类结果易于解释 2）最近邻聚类算法——共享最近邻算法SNN 特点：结合基于密度方法和ROCK思想，保留K最近邻简化相似矩阵和个数不足：时间复杂度提高到了O(N^2) 3）K-Medioids算法特点：用类中的某个点来代表该聚类

层次聚类

1. 层次聚类层次聚类算法与之前所讲的顺序聚类有很大不同，它不再产生单一聚类，而是产生一个聚类层次。说白了就是一棵层次树。介绍层次聚类之前，要先介绍一个概念——嵌套聚类。讲的简单点，聚类的嵌套与程序的嵌套一样，一个聚类中R1包含了另一个R2，那这就是R2嵌套在R1中，或者说是R1嵌套了R2。具体说怎么算嵌套呢？聚类R1={{x1,x2},{x3},{x4,x5}嵌套在聚类R2={{x1,x2,x3},{x4,x5}}中，但并不嵌套在聚类R3={{x1,x4},{x3},{x2,x5}}中。层次聚类算法产生一个嵌套聚类的层次，算法最多包含N步，在第t步，执行的操作就是在前t-1步的聚类基础上生成新聚类。主要有合并和分裂两种实现。我这里只讲合并，因为前一阶段正好课题用到，另外就是合并更容易理解和实现。当然分裂其实就是合并的相反过程。令g(Ci,Cj)为所有可能的X聚类对的函数，此函数用于测量两个聚类之间的近邻性，用t表示当前聚类的层次级别。通用合并算法的伪码描述如下： 1. 初始化： a) 选择?0={{x1},…,{xN}} b) 令t=0 2. 重复执行以下步骤： a) t=t+1 b) 在?t-1中选择一组(Ci,Cj)，满足 c) 定义Cq=CièCj，并且产生新聚类?t=(?t-1-{Ci,Cj})è{Cq} 直到所有向量全被加入到单一聚类中。这一方法在t层时将两个向量合并，那么这两个向量在以后的聚类过程中的后继聚类都是相同的，也就是说一旦它们走到一起，那么以后就不会再分离……（很专一哦）。这也就引出了这个算法的缺点，当在算法开始阶段，若出现聚类错误，那么这种错误将一直会被延续，无法修改。在层次t上，有N-t个聚类，为了确定t+1层上要合并的聚类对，必须考虑(N-t)(N-t-1)/2个聚类对。这样，聚类过程总共要考虑的聚类对数量就是(N-1)N(N+1)/6，也就是说整个算法的时间复杂度是O(N3)。举例来说，如果令X={x1, x2, x3, x4, x5}，其中x1=[1, 1]T, x2=[2, 1]T, x3=[5, 4]T, x4=[6, 5]T, x5=[6.5, 6]T。那么合并算法执行的过程可以用下面的图来表示。 P(X)是不相似矩阵

层次聚类的方法及应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7f13314060.html, 层次聚类的方法及应用作者：姜子林来源：《电子技术与软件工程》2018年第01期很多机器学习算法为各行各业注入新鲜血液，也使数据挖掘有了更多应用场景。由于我们生活中的大量数据是没有标注的，故很多时候我们需要聚类的算法，即根据数据本身的性质自动分类。而本文中，我们分析了聚合式层次聚类的方法步骤，并探究了其在实际问题中的应用。【关键词】人工智能机器学习层次聚类可视化 1 引言在近几十年内，人工智能和机器学习发展迅速并且在各个领域都有着重要的应用，如数据挖掘，计算机视觉，自然语言处理等。而在大数据时代，面对海量数据，往往我们得到的数据中先验知识较少，需要从数据本身的分布结构特性去自动分析数据的属性和知识，这就是无监督学习。在无监督学习中，本文详细介绍了层次聚类的方法，包括计算点之间的距离和类之间的距离，逐步聚合，直到最后为每一类贴标签。并且为了对层次聚类有更深刻的理解我们对层次聚类做了实验，应用到一个鸢尾花花瓣的长度和宽度数据上，从可视化的结果中发现层次聚类确实把相距较远的簇成功分开了，成功的识别出了数据中的分布结构。 2 方法主流的聚类方法包括k-means，层次聚类，mean-shift等。这些算法的共同特点都是以等长度向量（分布在同一空间中）的集合作为算法的输入，以每一个向量所属类别标签作为输出，而类别划分的原则都是越临近越容易被分到一类，但具体到效果因为方法不同而不同。其中，层次聚类的基本思想概括起来就是初始把每个点单独看做一个类别，然后依次合并两个最近的类别，直到需要合并的类别距离大于一个阈值为止。在我们用计算机实现层次聚类的过程中，需要以下步骤：（1）计算每两个点之间的距离，并且存储在一个向量里。这里我们用欧式距离作为距离度量。（2）初始每个点作为一类，逐步合并最近的两类，而两类之间距离的算法是：一类和另一类各挑出一个点，算出距离，考虑所有情况，再去计算平均值。（3）画出反映聚类合并过程的树状图。