聚类和分类的区别

2008-10-22 19:57

分类(classification)是这样的过程：

它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类分析在数据挖掘中是一项比较重要的任务,目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。分类和回归都可用于预测，两者的目的都是从历史数据纪录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。与回归不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。二者常表现为决策树的形式，根据数据值从树根开始搜索，沿着数据满足的分支往上走，走到树叶就能确定类别。要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：（v1,v2,...,vn;c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。不同的分类器有不同的特点。有三种分类器评价或比较尺度：1)预测准确度；2)计算复杂度；3)模型描述的简洁度。预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务。计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎。另外要注意的是，分类的效果一般和数据的特点有关，有的数据噪声大，有的有空缺值，有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据

聚类(clustering)

是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。当前，聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。

语文总复习之词语归类

语文总复习之词语归类学习要求学习词语归类方法，能按词语种类、属性、顺序进行逻辑归类，培养逻辑思维能力。学习方法按小学语言课文要求，词语归类译意风以下三种。 1、按词语类别、属性进行逻辑归类。词语类别很多，有：（1）写人物的词语，如：男人、女人、学生、军人、工人、农民、老年人、中年人、少年等。（2）写动物的词语，如：野兽——老虎、狮、鹿、象等；家畜——牛、马、羊、猪、狗等；飞禽——老鹰、乌鸦、喜鹊、燕子、天鹅、鹦鹉等；海里动物——海龟、海豹、鲸、鱼等。（3）写植物的词语，如：树林、松树、杨树、白桦树、柳树、果树、水稻、玉米、大麦、小麦、蔬菜、菠菜、芥蓝、西红柿、大白菜等。（4）写商品的词语，如：衣物、毛衣、布衣、衬衣、用具、脸盆、口盅、热水瓶、水杯等。（5）写交通工具，如：汽车、火车、飞机、摩托车、轮船等。此外，还有写建筑类，描写自然环境、天气、山川和其他各种各类等等。在这些词语中我们要学会按类别、属性进行分类，培养自己的逻辑思维能力。写人物，按类别、属性进行逻辑归类可分为若干组。例如： A、人民、学生、军人、商人、工人、农民。“人民”与其他词语不同类，而是种属关系。 B、老年人、中年人、青年人、妇女、少年人、儿童、幼儿。“妇女”与其他词语不同一类。 C、爷爷、奶奶、爸爸、妈妈、少年、哥哥、姐姐、弟弟。“少年”与其他词语不同一类。写动物，也可分为若干组词语，例如： A、狼、豹、老虎、大象、猴子、长颈鹿是同一类，“动物”、“野兽”与之是种属关系，就不同一类。 B、老鹰、鹤、猫头鹰、乌鸦、喜鹊是同一类，“鸟”、“飞禽”与之是种属关系，就不同一类。 C、牛、羊、猪、狗、马属同一类，“家畜”与之是种属关系，就不同一类。

最全的聚类知识

聚类分析聚类(clustering)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster)，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。相异度是基于描述对象的属性值来计算的。距离是经常采用的度量方式。聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘，统计学，生物学，以及机器学习。将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。在许多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待 “聚类的典型应用是什么？”在商业上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。聚类也能用于对Web 上的文档进行分类，以发现信息。作为一个数据挖掘的功能，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每个簇的特点，集中对特定的某些簇作进一步的分析。此外，聚类分析可以作为其他算法（如分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理作为统计学的一个分支，聚类分析已经被广泛地研究了许多年，主要集中在基于距离的聚类分析。基于k-means(k-平均值)，k-medoids(k-中心)和其他一些方法的聚类分析工具已经被加入到许多统计分析软件包或系统中，例如S-Plus，SPSS，以及SAS。在机器学习领域，聚类是无指导学习(unsupervised learning)的一个例子。与分类不同，聚类和无指导学习不依赖预先定义的类和训练样本。由于这个原因，聚类是通过观察学习，而不是通过例子学习。在概念聚类（conceptual clustering）中，一组对象只有当它们可以被一个概念描述时才形成一个簇。这不同于基于几何距离来度量相似度的传统聚类。概念聚类由两个部分组成：（1）发现合适的簇；（2）形成对每个簇的描述。在这里，追求较高类内相似度和较低类间相似度的指导原则仍然适用。活跃的研究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，以及针对大的数据库中混合数值和分类数据的聚类方法。数据挖掘对聚类的典型要求如下：

实例解析关键词聚类的方法策略

实例解析关键词聚类的方法策略收藏到：1时间：2014-06-05 文章来源：马海祥博客访问次数：388 最近，马海祥接手了一个大型的网站，首先要做的就的对这个网站的流量来源进行分析，这其中最繁琐的莫过于对来源关键词的聚类整合了。所谓关键词聚类就是以领域特征明显的词和短语作为聚类对象，在分类系统的大规模层级分类语料库中，利用独创的文本分类的特征提取算法进行词语的领域聚类，通过控制词语频率的影响，分别获取领域通用词和领域专类词。所以，要想做好这类做关键词的聚类，就一定要有一些基础信息，基础数据作为背景。在此，我就借助马海祥博客的平台跟大家实例解析关键词聚类的方法策略： 1、百度商业词聚类模型

现在对于一些医疗SEO来说看行业新闻，大家经常讨论一个话题就是百度医疗行业的收入贡献比是多少？，其实，爆个大料给大家，在2005年甚至2006年之前，百度自己都不掌握这类数据。当时百度有一个简单的客户分类，是客服提交的，然后我们看了一下消费的行业分布，结果显示超过50%属于其他分类，这个结果基本上就没法看了。然后我就琢磨，用商业词能不能直接聚类为行业，当时我在产品部门，合作反欺诈点击的工程师是张怀亭，这是个算法高手，他当年的毕业论文就是关联规则和聚类算法，我就去请教他，他说了一堆，我大部分没听懂，但大概要点知道了一些，然后找他要了论文看了看，也没太看明白，凭借自己粗浅的理解我就动手了，然后这个还真做成了。我的出发点就是假设客户本身具有行业属性(如果这个假设不存在，那就没辙了)，我认为每个客户提交的关键词，彼此是有关联的。某两个关键词如果同时被不同的客户提交，其关联性就会随之增加，这个是最基本的一个定义，叫做共同推举数，也是最容易算的一个值。但是仅仅依赖于共同推举数有一个问题，就是会导致很多词都和热门词关联，这是不合理的，我记得当时好像是某网上书城的推荐购买那一栏，明显都是热门书籍，似乎也是基于共同推举数做的关联。问题1：A和B有50个共同推举，A和C有30个共同推举，但是B这个词是热门词，共有2000个客户提交；而C是冷门词，只有50个客户提交，请问A和B的关联度高还是A和C的关联度高？问题2：客户1提交了10000个词(类似阿里真的是这么提交的)；客户2提交了20个词，客户1所提交的10000个词的彼此关联度和客户2之间提交的是否一致？考虑这两个问题，就需要做权值调整了，然后再计算词与词的关联值。那么，权值该怎么定呢？

模糊聚类分析

目录 1引言: (3) 2 理论准备： (3) 2.1 模糊集合理论 (3) 2.2模糊C均值聚类(FCM) (4) 2.3 加权模糊C均值聚类(WFCM) (4) 3 聚类分析实例 (5) 3.1数据准备 (5) 3.1.1数据表示 (5) 3.1.2数据预处理 (5) 3.1.3 确定聚类个数 (6) 3.2 借助clementine软件进行K-means聚类 (7) 3.2.1 样本在各类中集中程度 (8) 3.2.2 原始数据的分类结果 (8) 3.2.3结果分析 (9) 3.3模糊C均值聚类 (10) 3.3.1 数据集的模糊C划分 (10) 3.3.2 模糊C均值聚类的目标函数求解方法 (10) 3.3.3 MATLAB软件辅助求解参数设置 (11) 3.3.4符号表示 (11)

3.3.5代码实现过程 (11) 3.3.6 FCM聚类分析 (11) 3．4 WFCM算法 (14) 3.4.1 WFCM聚类结果展示 (14) 3.4.2样本归类 (16) 3.4.3归类代码实现 (16) 4．结论 (17) 5 参考文献 (18) 6 附录 (18)

模糊聚类与非模糊聚类比较分析摘要：聚类分析是根据样本间的相似度实现对样本的划分，属于无监督分类。传统的聚类分析是研究“非此即彼”的分类问题，分类结果样本属于哪一类很明确，而很多实际的分类问题常伴有模糊性，即它不仅仅是属于一个特定的类，而是“既此又彼”。因此为了探究模糊聚类与非模糊聚类之间聚类结果的差别，本文首先采用系统聚类方法对上市公司132支股票数据进行聚类，确定比较合理的聚类数目为11类，然后分别采用K-means聚类与模糊聚类方法对股票数据进行聚类分析，最终得出模糊聚类在本案例中比K-means聚类更符合实际。关键字：模糊集合，K-means聚类，FCM聚类，WFCM聚类 1引言: 聚类分析是多元统计分析的方法之一，属于无监督分类，是根据样本集的内在结构，按照样本之间相似度进行划分，使得同类样本之间相似性尽可能大，不同类样本之间差异性尽可能大。传统的聚类分析属于硬化分，研究对象的性质是非此即彼的，然而，现实生活中大多数事物具有亦此亦彼的性质。因此传统的聚类分析方法往往不能很好的解决具有模糊性的聚类问题。为此，模糊集合理论开始被应用到分类领域，并取得不错成果。本文的研究目的是通过对比传统聚类和模糊聚类的聚类结果，找出二者之间的不同之处，并说明两种聚类分析方法在实例中应用的优缺点。 2理论准备： 2.1 模糊集合理论模糊集合定义：设Ｕ为论域，则称由如下实值函数μA：Ｕ→ [ 0，1 ]，u →μ ( u )所确定的集合A 为Ｕ上的模糊集合，而称μA为模糊集合A 的隶A 属函数，μ A ( u)称为元素u 对于A 的隶属度。若μA(u) =１，则认为u完全属于A；若μA(u) =０，则认为u完全不属于A，模糊集合是经典集合的推广。

基于划分方法的聚类分析

南京信息工程大学滨江学院实验（实习）报告实验（实习）名称基于划分方法的聚类分析实验（实习）日期 2011.6.10 指导教师闫雷鸣专业软工（动画）年级 2008 班次（1）班姓名王圆媛学号 20082358002 得分一、实验目的（1）学习聚类分析的基本概念、各种数据类型、聚类方法的分类。（2）学会典型的划分方法K均值和K中心点算法的基本原理、特点、优缺点。（3）应用Weka软件，学会导入数据文件，并对数据文件进行预处理。（4）学会并应用划分方法中K均值和K中心点算法对数据集进行聚类分析。二、实验准备： Bank-data 三、实验要求：用划分方法中K均值和K中心点算法对数据集进行聚类分析四、实验内容： 4.1 相关知识聚类分析中的“类”（cluster）和前面分类的“类”（class）是不同的，对cluster更加准确的翻译应该是“簇”。聚类的任务是把所有的实例分配到若干的簇，使得同一个簇的实例聚集在一个簇中心的周围，它们之间距离的比较近；而不同簇实例之间的距离比较远。对于由数值型属性刻画的实例来说，这个距离通常指欧氏距离。聚类分析中使用最常见的K均值（K-means）算法。 K均值聚类方法的步骤如下。（1）K均值算法首先随机的指定K个簇中心。（2）将每个实例分配到距它最近的簇中心，得到K个簇；（3）计分别计算各簇中所有实例的均值，把它们作为各簇新的簇中心。重复（2）和（3），直到K个簇中心的位置都固定，簇的分配也固定。上述K均值算法只能处理数值型的属性，遇到分类型的属性时要把它变为若干个取值0和1的属性。WEKA将自动实施这个分类型到数值型的变换，而且Weka会自动对数值型的数据作标准化。 Weka中列出了很多聚类算法。对于EM实现，用户可指定需要产生多少聚类，否则所用的算法可通过交叉验证来决定，在这种情况下，折的数量固定为10（除非训练实例小于10个）。用户可指定循环次数的最大值，并且为正常的密度计算设定可允许的最小标准差。SimpleKMeans使用k均值来聚类数据；聚类的数量通过一个参数设定。Cobweb实现了用于名词属性的Cobweb算法和用于数值性属性的Classit算法。FarthestFirst实现Hochbaum 和Shmoys远端优先遍历算法。MakeDensityBaseCluster是一个元聚类器，它包装一个聚类算法，使其返回一个概率分布和密度。它为每个聚类拟合一个离散分布，或一个对称的正态

聚类和分类的区别

聚类和分类的区别 2008-10-22 19:57 分类(classification)是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类分析在数据挖掘中是一项比较重要的任务,目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。分类和回归都可用于预测，两者的目的都是从历史数据纪录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。与回归不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。二者常表现为决策树的形式，根据数据值从树根开始搜索，沿着数据满足的分支往上走，走到树叶就能确定类别。要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：（v1,v2,...,vn;c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。不同的分类器有不同的特点。有三种分类器评价或比较尺度：1)预测准确度；2)计算复杂度；3)模型描述的简洁度。预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务。计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎。另外要注意的是，分类的效果一般和数据的特点有关，有的数据噪声大，有的有空缺值，有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据聚类(clustering) 是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。当前，聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。

基于划分的聚类算法

- 文献阅读报告课程名称：《模式识别》课程编号：题目: 基于划分的聚类算法研究生: 学号: 论文评语: 成绩: 任课教师: 评阅日期:

基于划分的聚类算法 2016-11-20 摘要: 聚类分析是数据挖掘的一个重要研究分支，已经提出了许多聚类算法，划分方法是其中之一。基于划分的聚类算法就是用统计分析的方法研究分类问题。本文介绍了聚类的定义以及聚类算法的种类，详细阐述了K 均值聚类算法和K中心点聚类算法的基本原理并对他们的性能进行分析，对近年来各学者对基于划分的聚类算法的研究现状进行梳理，对其具体应用实例作简要介绍。关键字：数据挖掘；聚类；K 均值聚类算法；K 中心点聚类算法；K众数算法；k多层次聚类算法 Partitional clustering algorithms Abstract:Clustering analysis is an important branch of data mining, many clustering algorithms have been proposed, the dividing method is one of them. Based on the clustering algorithm is divided into classification problems using the method of statistical analysis. In this paper，we introduces the definition of clustering and type of clustering algorithm，the basic principle of k-means clustering algorithm and K-center clustering algorithm are expounded in detail，we also analyze their performance，the scholars in recent years the study of the clustering algorithm based on partitioning present situation has carried on the comb，make a brief introduction to its specific application instance. Key words:Data mining；clustering；k-means clustering algorithms；k-medoids clustering algorithms；k-modes clustering algorithms ;k-prototype clustering algorithms 1.引言把单个的数据对象的集合划分为相类似的样本组成的多个簇或多个类的过程，这就叫聚类[1]。在无监督的情况下，具有独立的学习能力，这就是聚类。将数据空间中的所有数据点分别划分到不同的类中，相近距离的划分到相同类，较远距离的划分到不同类，这就是聚类的目的.聚类分析常作为一种数据的预处理过程被用于许多应用当中，它是更深一步分析数据、处理数据的基础。人们通过聚类分析这一最有效的手段来认识事物、探索事物之间的在联系，而且，关联规则等分析算法的预处理步骤也可以用它。现在，在气象分析中，在图像处理时，在模式识别领域，在食品检验过程中，都有用到它。随着现代科技水平的不断提高、网络的迅猛发展、计算机技术的不断改革和创新，大批量的数据不断涌现。怎样从这些数据中提取有意义的信息成为人们关注的问题。这对聚类分析技术来说无疑是个巨大的挑战。只有具有处理高维的数据的能力的聚类算法才能解决该问题. 研究者们开始设计各种聚类算法，于是，基于划分的聚类算法便应运而生，而且，取得了很好的效果。 2.正文 1 聚类概述

中文词语的分类

词单音词（由一个音节构成的词，如：牛、走、大）双声词：澎湃、琵琶单纯词（由一个语素构成）联绵词叠韵词：彷徨、蹒跚其他：芙蓉、茉莉复音词（由两个或两个以上音节构成）音译词：幽默、咖啡拟声词：哗啦、叮当叠音词：猩猩、蛐蛐前加式：老虎、老师词根连接词缀构成的合成词后加式：学者、职员前后均加式：可靠性合成词（由几个语素构成）并列式：劳动、买卖偏正式：足球、钢笔补充式：缩小、提高词根相互融合构成的合成词陈述式：日食、眼馋支配式：化石、管家名量式：花朵、纸张重叠式：娃娃、星星

并列关系：披坚执锐、防微杜渐、失之东隅，收之桑榆承接关系：见异思迁、先斩后奏、皮之不存、毛将焉附目的关系：削足适履、守株待兔、杀一儆百因果关系：水滴石穿、水落石出、失之毫厘，谬之千里主谓关系：毛遂自荐、杞人忧天、夜郎自大、叶公好龙成语动宾关系：不见经传、顿开茅塞、如丧考妣动补关系：轻如鸿毛、退避三舍、无动于衷、荒谬绝伦动宾补关系：问道于盲、贻笑大方、拒人千里连动关系：画蛇添足、抱薪救火、亡羊补牢兼语关系：请君入瓮、令人生畏、引狼入室、化险为夷偏正关系：衣冠禽兽、扶摇直上、孜孜不倦、一丘之貉

划分词类的几个问题： ◆怎样区别时间名词和时间副词 1)能在前面加上“在”“从”“到”等介词的是时间名词，不能加的是时间副词。如“立刻”“马上”“正在”“早已”“从来”“即将”都不能加，是时间副词；“最近”“现在”“目前”“早上”“从前”“将来”都能加，则是时间名词。 2)看能否修饰名词。能修饰名词的是时间名词，不能修饰名词的是时间副词。如：能说“刚才的情况”，不能说“刚刚的情况”；能说“过去的报纸”，不能说“曾经的报纸”。这里“刚才”“过去”是时间名词，“刚刚”“曾经”是时间副词。3)看能否受形容词修饰。能受形容词修饰的是时间名词，不能受形容词修饰的是时间副词。如：能说“光荣的过去”，不能说“光荣的已经”；能说“幸福的未来”，不能说“幸福的将要”。这里“过去”“未来”是时间名词，“已经”“将要”是时间副词。 ◆怎样区分副词和形容词副词和形容词都可以修饰动词和形容词，作状语，容易相混，可从下面四方面去辨别： 1)形容词能修饰名词，而副词一般不能。如“一致”可以修饰“意见”，“一律”则不能；可以说“突然的想法”，但不能说 “忽然的想法”“居然的想法”。 2)看能否受“很”字修饰。形容词能受“很”字修饰，副词则不能。可以说“很突然”，不能说“很忽然”“很居然”；可以说“很努力”，不能说“很竭力”“很极力”。因此，“一致”“突然”“努力”是形容词，“一律”“忽然”“居然”“竭力”“极力”是副词。 3)形容词可以作谓语，副词不能。如：可以说“情况太突然了”，不能说“情况太忽然了”。 4)形容词可以单独回答问题，副词一般不能（“不”例外）。

(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。

模糊聚类分析实验报告

专业：信息与计算科学姓名：学号：实验一模糊聚类分析实验目的：掌握数据文件的标准化，模糊相似矩阵的建立方法，会求传递闭包矩阵；会使用数学软件MATLAB 进行模糊矩阵的有关运算实验学时：4学时实验内容： ⑴ 根据已知数据进行数据标准化. ⑵ 根据已知数据建立模糊相似矩阵，并求出其传递闭包矩阵. ⑶ (可选做)根据模糊等价矩阵绘制动态聚类图. ⑷ (可选做)根据原始数据或标准化后的数据和⑶的结果确定最佳分类. 实验日期：20017年12月02日实验步骤： 1 问题描述：设有8种产品，它们的指标如下： x 1 = (37,38,12,16,13,12) x 2 = (69,73,74,22,64,17) x 3 = (73,86,49,27,68,39) x 4 = (57,58,64,84,63,28) x 5 = (38,56,65,85,62,27) x 6 = (65,55,64,15,26,48) x 7 = (65,56,15,42,65,35) x 8 = (66,45,65,55,34,32) 建立相似矩阵，并用传递闭包法进行模糊聚类。 2 解决步骤： 2.1 建立原始数据矩阵设论域},,{21n x x x X 为被分类对象，每个对象又有m 个指标表示其性状， im i i i x x x x ,,,21 ，n i ,,2,1 由此可得原始数据矩阵。

于是，得到原始数据矩阵为 323455654566356542155665482615645565276285655638 286384645857396827498673176422747369121316123837X 其中nm x 表示第n 个分类对象的第m 个指标的原始数据，其中m = 6，n = 8。 2.2 样本数据标准化 2.2.1 对上述矩阵进行如下变化，将数据压缩到[0,1]，使用方法为平移极差变换和最大值规格化方法。（1）平移极差变换： 111min{}max{}min{}ik ik i n ik ik ik i n i n x x x x x ，(1,2,,)k m L 显然有01ik x ，而且也消除了量纲的影响。（2）最大值规格化： j ij ij M x x '，),,max (21nj j j j x x x M 2.2.2 使用Matlab 实现代码：

词语归类练习题

词语部分练习题一、按词语的概念从大到小排列下列词语。 1．公共汽车车交通工具汽车 2．双色圆珠笔圆珠笔文具笔 3．苹果树果树植物树 4．昆虫动物蚊子生物 5．小钢刀小刀刀旧小钢刀 6．字典工具书《新华字典》中文字典 7．男人男孩子小学二年级男生人 8．小学语文课本书语文书书籍二、找出下面每组词中不是同一类的词，在下面划上横线。 1．骨科儿科内科外科财务科 2．手枪步枪冲锋枪机关枪玩具枪 3．屋子桌子椅子柜子床 4．工人青年农民教师解放军 5．法语外语英语日语俄语 6．汽油柴油机油煤油菜油三、把下面的词按要求分类。 1．浓眉大眼凝视魁梧端详忐忑不安胆颤心惊目不转睛懊悔喜悦苍老东张西望容光焕发 ①表示“看”的词语有： ②表示外貌的词语有： ③表示心理活动的词语有： 2．刻舟求剑舍己为人视死如归自相矛盾千山一碧崇山峻岭守株待兔花红柳绿拾金不昧 ①表现人物品质的词语有： ②描写自然景物的词语有： ③说明某种道理的词语有：四、将下列词语补充完整，然后按类别写在横线上。 1．（）发（）颜翠色（）流愁眉不（）（）（）若失一（）不染（）烛夜游神采（）（）一（）千里 ①描写人物外貌的： ②描写人物神态的： ③描写人物动作的： ④描写景物的： 2．奋不（）身弄（）作（）（）（）向荣好高（）远神机（）算（）（）其谈高瞻远（）阴谋（）计褒义词：贬义词：五、在括号里填出相对应的词语。热闹对城市正如安静对（）（）对白天正如黑暗对夜晚节约对光荣正如浪费对（）（）对秋天正如温暖对春天清澈对泉水正如混浊对（）寒冷对冬大正如（）对夏天喧闹对大街正如僻静对（）勤劳对丰收正如懒惰对（）团结对安定正如分裂对（）信任对朋友正如怀疑对（）批评对缺点正如表扬对（）马对牲畜正如鸡对（）宽阔对马路正如狭窄对（）高耸对山峰正如低陷对（）凶猛对老虎正如柔弱对（）铁对矿藏正如蜘蛛对（）微笑对高兴正如流泪对（）(1) 雨天对潮湿正如晴天对（）(2) 摇头对反对正如点头对（）(3) 勤奋对聪明正如懒惰对（）(4) 旧社会对痛苦正如新社会对（）(5) 豺狼对残忍正如羔羊对（）4、在括号里填上恰当的答案（1）节约对光荣正如浪费对（）。（2）春天对耕耘正如秋天对（）。（3）夏天对炎热正如冬天对（）。（4）勤劳对富裕正如懒惰对（）。（5）轮船对大海正如飞机对（）。（6）汽车对运输正如渔网对（）。六、选出与每组示例关系最相似的词。（在序号上打“√”） 1．字典：学习工具 A．地理：数学B．树木：森林C．皮鞋：衣服D．电冰箱：电器2．猴子：动物 A．上衣：袜子B．菊花：植物C．西瓜：瓜地D．树枝：树3．马：牲畜 A．西瓜：瓜地B．蜘蛛：琥珀C．铁：矿藏D．鸡：家禽4．船：运输 A．笔：写字B．布：纺织C．棉花：染料D．飞机：降落5．医生：病人 A．爸爸：工人B．教养员：幼儿C．老师：学生D．朋友：邻居6．树枝：树 A．蔬菜：水果B．课本：书包C．茶杯：茶具D．袜子：衣服7．学校：学生 A．奶奶：孙子B．机器：工人C．商店：顾客D．医生：病人8．老师：学生 A．农民：土地B．医生：病房C．营业员：顾客D．老板：学徒9．药物：治病 A．枪：武器B．报刊：画报C．大脑：思考D．纸：簿本10．向日葵：葵花子 A．稻谷：麦子B．西瓜：瓜地C．棉花：皮棉D．学校：操场11．人：营养 A．果实：果树B．书本：书包C．作物：肥料D．教室：学校12．剪刀：布匹 A．锯子：水泥B．锯子：木材C．锯子：椅子D．锯子：砖头、按一定的顺序把下列每组词语排列起来。（1）工具书书字典小学生字典

网络社区划分算法

网络社区划分算法目录 ? 1 简介 ? 2 构建一个点击流网络 ? 3 网络社区划分的两种主要思路：拓扑分析和流分析 ? 4 拓扑分析 o 4.1 计算网络的模块化程度Q-Modularity o 4.2 计算网络的连边紧密度Edge betweenness o 4.3 计算网络拉普拉斯矩阵的特征向量Leading eigenvector o 4.4 通过fast greedy方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 o 4.5 通过multi level方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 ? 5 流分析 o 5.1 随机游走算法Walk Trap o 5.2 标签扩散算法label propagation o 5.3 流编码算法the Map Equation o 5.4 流层级算法Role-based Similarity ? 6 总结 [1]简介使用许多互联网数据，我们都可以构建出这样的网络，其节点为某一种信息资源，如图片，视频，帖子，新闻等，连边为用户在资源之间的流动。对于这样的网络，使用社区划分算法可以揭示信息资源之间的相关性，这种相关性的发现利用了用户对信息资源的处理信息，因此比起单纯使用资源本身携带的信息来聚类（例如，使用新闻包含的关键词对新闻资源进行聚类），是一种更深刻的知识发现。假设我们手头有一批用户在一段期间内访问某类资源的数据。为了减少数据数理规模，我们一般只考虑最经常被访问的一批资源。因此在数据处理中，我们考虑UV（user visit）排名前V的资源，得到节点集合|V|，然后对于一个用户i在一段时间内（例如一天）内访问的资源，选择属于|V|的子集vi。如果我们有用户访问资源的时间，就可以按照时间上的先后顺序，从vi中产生vi-1条有向边。如果我们没有时间的数据，可以vi两两间建立联系，形成vi(vi-1)/2条无向边。因为后者对数据的要求比较低，下文中，暂时先考虑后者的情况。对于一天内的n个用户做这个操作，最后将得到的总数为的连边里相同的边合并，得到|M|个不同的边，每条边上都带有权重信息。这样，我们就得到了V个节点，M条边的一个加权无向网络，反应的是在一天之内用户在主要的信息资源间的流动情况。在这个网络上，我们可以通过社区划分的算法对信息资源进行分类。社区划分的算法比较多，但我个人认为大致可以分为两大类：拓扑分析和流分析。前者一般适用于无向无权网络，思路是社区内部的连边密度要高于社区间。后者适用于有向有权网络，思路是发现在网络的某种流动（物质、能量、

宁波老三区街道社区划分

江北区街道：中马街道：槐树社区、新马社区、浮石社区、外滩社区、盐仓社区、咸宁社区白沙街道：白沙社区、北站社区、大庆社区、正大社区、桃源社区孔浦街道：绿梅、怡江、红梅、百合、白杨、孔浦一村、孔浦二村、文竹文教街道：双东坊社区、范江岸社区、育才社区、翠柏社区、大闸社区、繁景社区、北岸琴森社区，永红村甬江街道：白杨社区、百合社区、梅堰社区，北郊、湾头，河西村、畈里塘村、外漕村、夏家村、河东村、压赛村、孔浦村、甄隘村、下江村、姚江村庄桥街道：河东社区、河西社区、广厦社区、广庭社区、天水社区、天合社区、费市社区、天成社区；（7个居民点）车站、镇北、费市、马径、镇南、上邵、袁陈；（25个行政村）孔家村、葛家村、李家村、马径村、西卫桥村、童家村、姚家村、东邵村、西邵村、袁陈村、谢家村、颜家村、邵家村、冯家村、费市村、居陆村、灵山村、胡家村、苏冯村、上邵村、邵余村、应家村、洪家村、联群村、塘民村洪塘街道：洪塘社区、姚江社区、亲亲社区、洪都社区、宁沁社区、洋市社区、裘市社区、北欣社区、逸嘉社区（22个行政村）洪塘村、荪湖村、安山村、周陈村、后张村、上沈村、旧宅村、赵家村、下沈村、前后潘村、林家村、叶家斗村、洋市村、孙家村、上宅村、西江村、横山村、郎家村、裘市村、朱界村、邵家渡村、西洪村海曙区街道：灵塔街道：新街社区、郡庙社区、天封社区、莲桥社区。月湖街道：太阳社区、梅园社区、桂井社区、县学社区、迎凤社区、平桥社区、天一社区。鼓楼街道：苍水社区、秀水社区、孝闻社区、文昌社区、中山社区、和义社区。南门街道：澄浪社区、柳锦社区、万安社区、红起社区、周江岸社区、朝阳社区、车站社区、马园社区、朗官社区、尹江岸社区、迎春社区。西门街道：汪弄社区、北郊社区、文化社区、龙柏社区、柳庄社区、新高社区、永丰社区、芝红社区、新芝社区、翠南社区、胜丰社区、翠中社区、东社区。白云街道：云和社区、云乐社区、联南社区(泰丰街10号)、牡丹社区、云丰社区、联北社区、安丰社区、宝善社区、安泰社区、南雅社区。段塘街道：南苑社区、华兴社区、新典社区、南塘社区、洞桥社区、雄镇社区、小漕社区、南都社区。望春街道：天一家园社区、泰安社区、徐家漕社区、西成社区、信谊社区、新星村、后孙村、徐家漕村、望春桥村、双杨村、西成村、胜丰村、姚丰村、前丰村、甬丰村、联丰村、震丰村。江东区街道：白鹤街道：孔雀、黄鹂、丹凤、镇安、王隘、白鹤、贺丞、丹顶鹤、紫鹃、周宿渡、日月星辰。百丈街道：后塘、朱雀、七塔、宁舟、舟孟、演武、华严、潜龙、中山、划船。东胜街道：张斌、庆安、史家、曙光、大河、泰和、樱花、戎家、王家。明楼街道：辖惊驾、林家、徐家、东海、明南、徐戎、明北、朝晖、明东、常青藤。东柳街道：辖园丁、锦苑、东柳坊、太古城、华侨城、幸福苑、华光城、安居、中兴、月季、东海花园。东郊街道：仇毕、宁丰社区。福明街道：江南、明一、南余、余隘、戚隘桥、七里垫、史魏家、张隘、柳隘、松下、桑家、邵家、王家园、福明家园、新源、陆嘉、波波城、碧城、新城、福城、东城、江城、宁城、明城。新明街道：辖老庙、朱一、新晖、明月、滨江。

聚类与分类的区别

分类(classification )：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类分析在数据挖掘中是一项比较重要的任务, 目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。分类和回归都可用于预测，两者的目的都是从历史数据纪录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。与回归不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。二者常表现为决策树的形式，根据数据值从树根开始搜索，沿着数据满足的分支往上走，走到树叶就能确定类别。要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：（v1,v2,...,vn; c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。不同的分类器有不同的特点。有三种分类器评价或比较尺度：1)预测准确度；2)计算复杂度；3)模型描述的简洁度。预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务。计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎。另外要注意的是，分类的效果一般和数据的特点有关，有的数据噪声大，有的有空缺值，有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据。聚类(clustering)：是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。当前，聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。

模糊聚类分析方法汇总

模糊聚类分析方法对所研究的事物按一定标准进行分类的数学方法称为聚类分析，它是多元统计“物以类聚”的一种分类方法。载科学技术、经济管理中常常要按一定的标准（相似程度或亲疏关系）进行分类。例如，根据生物的某些性状可对生物分类，根据土壤的性质可对土壤分类等。由于科学技术、经济管理中的分类界限往往不分明，因此采用模糊聚类方法通常比较符合实际。一、模糊聚类分析的一般步骤 1、第一步：数据标准化[9] （1）数据矩阵设论域12{,,,}n U x x x =为被分类对象，每个对象又有m 个指标表示其性状，即 12{,, ,}i i i im x x x x = (1,2, ,)i n =，于是，得到原始数据矩阵为 11 121212221 2 m m n n nm x x x x x x x x x ?? ? ? ? ??? 。其中nm x 表示第n 个分类对象的第m 个指标的原始数据。（2）数据标准化在实际问题中，不同的数据一般有不同的量纲，为了使不同的量纲也能进行比较，通常需要对数据做适当的变换。但是，即使这样，得到的数据也不一定在区间[0,1]上。因此，这里说的数据标准化，就是要根据模糊矩阵的要求，将数据压缩到区间[0,1]上。通常有以下几种变换： ① 平移·标准差变换

ik k ik k x x x s -'= (1,2,,;1,2,,)i n k m == 其中 11n k ik i x x n ==∑， k s = 经过变换后，每个变量的均值为0，标准差为1，且消除了量纲的影响。但是，再用得到的ik x '还不一定在区间[0,1]上。 ② 平移·极差变换 111min{}max{}min{}ik ik i n ik ik ik i n i n x x x x x ≤≤≤≤≤≤''-''=''-，(1,2,,)k m = 显然有01ik x ''≤≤，而且也消除了量纲的影响。 ③ 对数变换 lg ik ik x x '= (1,2,,;1,2,,)i n k m == 取对数以缩小变量间的数量级。 2、第二步：标定（建立模糊相似矩阵）设论域12{,, ,}n U x x x =，12{,, ,}i i i im x x x x =，依照传统聚类方法确定相似系数，建立模糊相似矩阵，i x 与j x 的相似程度(,)ij i j r R x x =。确定(,)ij i j r R x x =的方法主要借用传统聚类的相似系数法、距离法以及其他方法。具体用什么方法，可根据问题的性质，选取下列公式之一计算。（1）相似系数法 ① 夹角余弦法 21 m ik jk ij m ik jk k x x r x == ∑∑。 ② 最大最小法 11() () m ik jk k ij m ik jk k x x r x x ==∧= ∨∑∑。 ③ 算术平均最小法

基于划分的聚类算法

文献阅读报告课程名称：《模式识别》课程编号：题目: 基于划分的聚类算法研究生姓名: 学号: 论文评语: 成绩: 任课教师: 评阅日期:

基于划分的聚类算法 2016-11-20 摘要: 聚类分析是数据挖掘的一个重要研究分支，已经提出了许多聚类算法，划分方法是其中之一。基于划分的聚类算法就是用统计分析的方法研究分类问题。本文介绍了聚类的定义以及聚类算法的种类，详细阐述了K 均值聚类算法和K中心点聚类算法的基本原理并对他们的性能进行分析，对近年来各学者对基于划分的聚类算法的研究现状进行梳理，对其具体应用实例作简要介绍。关键字：数据挖掘；聚类；K 均值聚类算法；K 中心点聚类算法；K众数算法；k多层次聚类算法 Partitional clustering algorithms Abstract:Clustering analysis is an important branch of data mining, many clustering algorithms have been proposed, the dividing method is one of them. Based on the clustering algorithm is divided into classification problems using the method of statistical analysis. In this paper，we introduces the definition of clustering and type of clustering algorithm，the basic principle of k-means clustering algorithm and K-center clustering algorithm are expounded in detail，we also analyze their performance，the scholars in recent years the study of the clustering algorithm based on partitioning present situation has carried on the comb，make a brief introduction to its specific application instance. Key words:Data mining；clustering；k-means clustering algorithms；k-medoids clustering algorithms；k-modes clustering algorithms ;k-prototype clustering algorithms 1.引言把单个的数据对象的集合划分为相类似的样本组成的多个簇或多个类的过程，这就叫聚类[1]。在无监督的情况下，具有独立的学习能力，这就是聚类。将数据空间中的所有数据点分别划分到不同的类中，相近距离的划分到相同类，较远距离的划分到不同类，这就是聚类的目的.聚类分析常作为一种数据的预处理过程被用于许多应用当中，它是更深一步分析数据、处理数据的基础。人们通过聚类分析这一最有效的手段来认识事物、探索事物之间的内在联系，而且，关联规则等分析算法的预处理步骤也可以用它。现在，在气象分析中，在图像处理时，在模式识别领域，在食品检验过程中，都有用到它。随着现代科技水平的不断提高、网络的迅猛发展、计算机技术的不断改革和创新，大批量的数据不断涌现。怎样从这些数据中提取有意义的信息成为人们关注的问题。这对聚类分析技术来说无疑是个巨大的挑战。只有具有处理高维的数据的能力的聚类算法才能解决该问题. 研究者们开始设计各种聚类算法，于是，基于划分的聚类算法便应运而生，而且，取得了很好的效果。 2.正文 1 聚类概述