完整版数据挖掘中的聚类分析方法
关于数据挖掘中的聚类分析
关于数据挖掘中的聚类分析聚类数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。
聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。
聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。
80年代初，Mchalski提出了概念聚类技术牞其要点是，在划分对象时不仅考虑对象之间的距离，还要求划分出的类具有某种内涵描述，从而避免了传统技术的某些片面性。
统计分析（statistical analysis）常见的统计方法有回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯分析、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）和探索性分析（主元分析法、相关分析法等）。
其处理过程可以分为三个阶段：搜集数据、分析数据和进行推理。
在整个过程中，聚类的依据是统计距离和相似系数。
如何度量距离的远近：统计距离和相似系数人工神经网络神经网络近来越来越受到人们的关注，因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。
神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题（当然实际生物体中存在的神经网络要比我们这里所说的程序模拟的神经网络要复杂的多）。
神经网络常用于两类问题：分类和回归。
在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层（见图4）。
输入层的每个节点对应一个个的预测变量。
输出层的节点对应目标变量，可有多个。
在输入层和输出层之间是隐含层（对神经网络使用者来说不可见），隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。
除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点（称为此节点的输入节点）连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为一个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。
如图5中节点4输出到节点6的值可通过如下计算得到：W14*节点1的值+W24*节点2的值神经网络的每个节点都可表示成预测变量（节点1，2）的值或值的组合（节点3-6）。
数据挖掘中的聚类分析方法
数据挖掘中的聚类分析方法数据挖掘是一种通过智能计算和算法挖掘数据价值的技术。
而数据挖掘中的聚类分析方法则是其中的一个重要分支。
聚类分析是指将相似的数据组合在一起，不同的数据分开，形成不同的类别。
聚类分析在机器学习、数据分析、数据挖掘、图像处理等领域有广泛的应用。
本文将从聚类分析的定义、算法、分类等方面进行讲解。
一、聚类分析的定义聚类分析是一种无监督学习算法，它主要用于将样本根据各自的相似性分成若干类别。
聚类分析主要有两种方法：层次聚类和划分聚类。
层次聚类是一种自下而上的聚类方法，将每个样本视为一个初始聚类，然后将聚类依次合并，形成更大的聚类，直到所有样本都组成一个聚类。
层次聚类的结果是一个聚类树状结构，通过剪枝可以获得不同的聚类结果。
划分聚类是一种自上而下的聚类方法，将所有样本看作一个大的聚类，然后逐渐将其划分成更小的聚类，最终得到所需的聚类数目。
划分聚类主要有K均值聚类和高斯混合模型聚类二、聚类分析的算法(一) 层次聚类算法层次聚类常用的算法是自底向上的聚合算法和自顶向下的分裂算法。
自底向上的聚合算法是指先构造n个初始聚类，然后迭代合并最接近的两个聚类，直到达到某个停止条件。
这个停止条件可以是达到了所需的聚类数目，也可以是聚类之间距离的最大值。
自顶向下的分裂算法则是从所有样本开始，将其划分成两个聚类，然后逐步分裂聚类，得到所需的聚类数目。
(二) K均值聚类K均值聚类是一种划分聚类算法，它需要先指定K个聚类中心，然后根据距离来将样本点分配给不同的聚类中心。
然后将每个聚类内部的样本的均值作为该聚类的新中心，重新计算每个样本点和聚类中心的距离，直到聚类中心不再改变或达到一定的迭代次数。
K均值聚类的优势在于简单快速，具有很好的可扩展性和聚类效果。
但是这种算法需要预先确定聚类中心数，且对初始聚类中心的选择比较敏感。
(三) 高斯混合模型聚类高斯混合模型聚类是一种基于概率密度估计的算法，它假设每个聚类的密度函数是一个高斯分布。
数据挖掘聚类算法一览
数据挖掘聚类算法一览聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。
这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。
1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。
典型的划分方法包括：k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application),CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).FCM,EM(Expectation Maximization):不将对象明显地分到么个簇,而是根据表示隶书可能性的权来分配对象.2 层次方法(hierarchical method) 创建一个层次以分解给定的数据集。
该方法可以分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。
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。
典型的这类方法包括：第一个是;BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) 方法，它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。
第二个是CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定数目代表对象来表示相应聚类；然后对各聚类按照指定量（向聚类中心）进行收缩。
第三个是ROCK方法，它利用聚类间的连接进行聚类合并。
最后一个CHEMALOEN，它则是在层次聚类时构造动态模型。
3 基于密度方法，根据密度完成对象的聚类。
它根据对象周围的密度（如DBSCAN）不断增长聚类。
典型的基于密度方法包括：GDBSCAN,DBCLASD,DENCLUE(DENsity-based CLUstEring)DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):该算法通过不断生长足够高密度区域来进行聚类；它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
知识点归纳 数据挖掘中的聚类分析与分类算法
知识点归纳数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的模式、关系或规律的过程。
在数据挖掘过程中，聚类分析和分类算法是两个常用且重要的技术。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、聚类分析聚类分析是将一组无标签的数据对象进行分组或聚类的数据挖掘技术。
其目标是通过对象之间的相似性将它们划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的相似度低。
聚类分析广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。
常用的聚类算法有以下几种：1. K-means算法：K-means是一种基于距离度量的聚类算法。
它通过逐步迭代，将数据集分为K个簇，使得每个数据对象与本簇内的其他对象的相似度最高。
2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种通过计算不同类别之间的相似性，并逐步合并相似度高的类别的方式进行数据聚类的方法。
Hierarchical Agglomerative Clustering（HAC）是层次聚类的一种常见算法。
3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种通过计算对象的密度来确定簇的方法，常见的算法有DBSCAN和OPTICS算法。
这类算法可以有效地发现具有不同密度分布的聚类。
二、分类算法分类算法是将带有标签的数据集按照类别或标签进行划分的数据挖掘技术。
通过学习已有数据集的特征和类别标签，分类算法能够对新的未标记数据进行分类预测。
分类算法广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类、风险评估等领域。
常用的分类算法有以下几种：1. 决策树算法：决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对数据集进行递归分割，使得每个子节点具有最佳的纯度或信息增益，从而实现对数据的分类。
2. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法。
它假设特征之间相互独立，并通过计算条件概率来进行分类预测。
3. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种通过寻找最优分割超平面将数据划分为不同类别的算法。
《数据挖掘》课程PPT-聚类分析
图像处理
1 2 3
图像分割
在图像处理中，聚类分析可以用于将图像分割成 多个区域或对象，以便进行更细致的分析和处理。
特征提取
通过聚类分析，可以提取图像中的关键特征，如 颜色、形状、纹理等，以实现图像分类、识别和 检索。
图像压缩
通过聚类分析，可以将图像中的像素进行聚类， 从而减少图像数据的维度和复杂度，实现图像压 缩。
03 推荐系统
利用聚类分析对用户和物品进行分类，为用户推 荐相似或相关的物品或服务。
02
聚类分析的常用算法
K-means算法
• 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个集群，使得每个数 据点与其所在集群的中心点之间的距离之和最小。
• · 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个集群，使得每个数 据点与其所在集群的中心点之间的距离之和最小。
03 基于模型的聚类
根据某种模型对数据进行拟合，将数据点分配给 不同的模型，常见的算法有EM算法、高斯混合模 型等。
聚类分析的应用场景
01 客户细分
将客户按照其特征和行为划分为不同的细分市场， 以便更好地了解客户需求并提供定制化服务。
02 异常检测
通过聚类分析发现数据中的异常值或离群点，以 便及时发现潜在的问题或风险。
生物信息学
基因表达分析
在生物信息学中，聚类分析可以用于分析基因表达数据， 将相似的基因聚类在一起，以揭示基因之间的功能关联和 调控机制。
蛋白质组学分析
通过聚类分析，可以研究蛋白质之间的相互作用和功能模 块，以深入了解生物系统的复杂性和动态性。
个性化医疗
通过聚类分析，可以根据个体的基因型、表型等特征进行 分类，为个性化医疗提供依据和支持。
数据挖掘的聚类方法
数据挖掘的聚类方法
数据挖掘的聚类方法有很多，以下是其中几种常用的方法：
1. K-means聚类：将数据分成K个互不重叠的簇，使得同一簇内的点之间的相似度尽可能高，而不同簇的点之间的相似度尽可能低。
2. 层次聚类方法：通过逐步将相似的样本合并成为簇或将簇划分为更小的子簇，直到满足某个终止条件为止。
3. 密度聚类方法：通过计算样本点周围的密度来确定簇的边界，将高密度区域划分为簇，而低密度区域作为噪声或离群点。
4. 基于网格的聚类方法：将数据空间划分为网格单元，并按照某种策略合并网格单元，直到满足某个终止条件为止。
5. 基于密度的聚类方法：通过定义密度函数来估计数据点的局部密度，并寻找高密度区域作为簇的候选。
6. 模型聚类方法：将聚类看作是一个模型选择问题，通过选择最合适的模型来进行聚类，例如高斯混合模型。
这些方法在实际应用中各有优缺点，选择适合的方法需要考虑数据的特点、聚类
目标以及计算资源等因素。
数据挖掘中的聚类分析算法
数据挖掘中的聚类分析算法1. 引言在当今信息爆炸的时代，各种数据以指数级增长的速度被不断产生和积累。
如何从这些大规模的数据中提取有价值的信息成为了重要的挑战。
在数据挖掘领域中，聚类分析算法是一种常用的工具，用于发现数据中的潜在模式和相似性。
2. 聚类分析算法的基本原理聚类分析算法通过将数据分组成不同的簇，使得同一个簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点不相似。
其基本原理是通过计算数据点之间的相似性（或距离）来确定数据点之间的关系。
3. K均值算法K均值算法是最常用的聚类分析算法之一。
它根据数据点之间的距离将数据划分为K个簇，其中K是事先给定的参数。
算法的步骤如下：（1）随机选择K个数据点作为初始的聚类中心；（2）计算每个数据点与聚类中心的距离，并将其归类到距离最近的簇；（3）重新计算每个簇的中心点，即将簇内所有数据点的均值作为新的聚类中心；（4）重复步骤（2）和（3），直到簇中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
4. DBSCAN算法DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种基于密度的聚类分析算法。
它将数据点分为核心点、边界点和噪声点，并基于数据点之间的密度来确定簇的边界。
算法的步骤如下：（1）根据给定的距离阈值ε和最小密度阈值MinPts，确定核心点、边界点和噪声点；（2）选择任意一个核心点作为一个新的簇，将其邻域内的所有核心点和边界点加入该簇；（3）对于每个新增加的核心点，递归地将其邻域内的所有核心点和边界点加入该簇；（4）重复步骤（2）和（3），直到所有的核心点和边界点都被访问。
5. 层次聚类算法层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下的逐步合并（分裂）聚类的算法。
它通过计算数据点之间的相似性（或距离）来构建一个层次化的聚类结果。
算法的步骤如下：（1）将每个数据点看作一个初始的簇；（2）计算每对簇之间的相似性（或距离），并选择相似性最高（或距离最近）的一对簇进行合并（分裂）；（3）重复步骤（2），直到所有的数据点都被合并（分裂）到一个簇中。
数据分析知识：数据挖掘中的聚类和分类算法
数据分析知识：数据挖掘中的聚类和分类算法数据挖掘中的聚类和分类算法随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了一项重要的技术，它可以从海量的数据中发掘出有价值的信息，为决策提供依据。
聚类和分类是数据挖掘中两个重要的算法，本文将分别介绍它们的原理、应用和优缺点。
一、聚类算法聚类算法是将数据对象分成若干个互不相交的簇，使得同一簇内部的数据对象相似度尽可能大，不同簇之间的相似度尽可能小。
聚类算法可以用于市场细分、图像分类、文本挖掘等领域。
1.原理聚类算法的基本思想是将数据对象划分为多个簇，在簇内部的数据相似度较高，在簇之间的数据相似度较低。
聚类算法的思路大致可以分为以下几步：（1）确定簇的个数。
一般来说，簇的个数是需要依据不同的业务需求来确定的，可以通过专家经验和数据分析等方式确定。
（2）选择距离或相似度度量方法。
距离或相似度度量方法是选择簇内与簇间的距离计算量，包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
（3）选择聚类算法。
常用的聚类算法包括K-means、层次聚类等。
2.应用聚类算法被广泛应用于各个领域。
在市场细分中，聚类算法可以根据消费者的购买行为将消费者分成若干组，并提取每组消费者的特征，以便制定针对性的推广策略。
在图像分类中，聚类算法可以将图片分类至不同的文件夹中，方便用户查找使用。
在文本挖掘中，聚类算法可以将相似的文章聚类至同一类中，提高信息检索的效率。
3.优缺点（1）优点：简单易实现，聚类结果可解释性强，对处理大样本数据积极。
（2）缺点：对初始簇心的选择比较敏感，只有全局最优解没有局部最优解，需要复杂度高的算法。
二、分类算法分类算法是通过学习得到一个分类函数，将未知样本分类到合适的类别中。
分类算法可以应用于手写字符识别、信用评估、疾病诊断等领域。
1.原理分类算法主要包含三个主要步骤：训练、分类和评估。
（1）训练训练是分类算法中最主要的环节之一，它是通过已知的样本数据集来训练分类函数。
训练的目的是得到一个合适的分类模型，使其能够对未知样本进行准确分类。
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完整版数据挖掘中的聚类分析方法
聚类分析方法是数据挖掘领域中常用的一种数据分析方法，它通过将数据样本分组成具有相似特征的子集，并将相似的样本归为一类，从而揭示数据中隐藏的模式和结构信息。
下面将从聚类分析的基本原理、常用算法以及应用领域等方面进行详细介绍。
聚类分析的基本原理
聚类分析的基本原理是将数据样本分为多个类别或群组，使得同一类别内的样本具有相似的特征，而不同类别之间的样本具有较大的差异性。
基本原理可以总结为以下三个步骤：
1.相似性度量：通过定义距离度量或相似性度量来计算数据样本之间的距离或相似度。
2.类别划分：根据相似性度量，将样本分组成不同的类别，使得同一类别内的样本之间的距离较小，不同类别之间的距离较大。
3.聚类评估：评估聚类结果的好坏，常用的评估指标包括紧密度、分离度和一致性等。
常用的聚类算法
聚类算法有很多种，下面将介绍常用的几种聚类算法：
1. K-means算法：是一种基于划分的聚类算法，首先通过用户指定的k值确定聚类的类别数，然后随机选择k个样本作为初始聚类中心，通过迭代计算样本到各个聚类中心的距离，然后将样本划分到距离最近的聚类中心对应的类别中，最后更新聚类中心，直至达到收敛条件。
2.层次聚类算法：是一种基于树状结构的聚类算法，将样本逐步合并到一个大的类别中，直至所有样本都属于同一个类别。
层次聚类算法可分为凝聚式（自底向上）和分裂式（自顶向下）两种。
凝聚式算法首先将每个样本作为一个初始的类别，然后通过计算样本之间的距离来逐步合并最近的两个类别，直至达到停止准则。
分裂式算法则是从一个包含所有样本的初始类别开始，然后逐步将类别分裂成更小的子类别，直至达到停止准则。
3. 密度聚类算法：是一种基于样本密度的聚类算法，通过在数据空间中寻找具有足够高密度的区域，并将其作为一个聚类。
DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是密度聚类算法的代表，它通过定义距离和邻域半径来确定样本的核心点、边界点和噪声点，并通过将核心点连接起来形成聚类。
4. 基于模型的聚类算法：是一种通过拟合概率模型来进行聚类的算法，常用的方法包括高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）。
基于模型的聚类算法假设数据含有潜在的生成模型，并试图通过参数估计来推断出模型的参数，然后将样本分配到具有最大后验概率的类别中。
聚类分析的应用领域
聚类分析在许多领域都有广泛的应用，包括市场营销、生物信息学、社交网络分析等。
1.市场营销：聚类分析可以根据消费者的购买行为和偏好，将消费者分为不同的群体，从而进行精准的营销策略制定。
2.生物信息学：聚类分析可以应用于基因表达数据的分析，识别具有相似功能或调控模式的基因，并推断基因的功能和相互作用关系。
3.社交网络分析：聚类分析可以应用于社交网络中的用户或节点的聚类，从而发现社区结构和用户群体特征，对网络分析和推荐系统有着重要的应用价值。
总结
聚类分析作为一种数据挖掘方法，通过将数据样本分组成具有相似特征的子集，揭示了数据中的模式和结构信息。
常用的聚类算法包括K-means算法、层次聚类算法、密度聚类算法和基于模型的聚类算法。
聚类分析在市场营销、生物信息学、社交网络分析等领域都有广泛的应用。