聚类算法 --以K-means算法为例

应用实例
距离D
5. 由于Zj(2)≠Zj(1)，所以用调整后的中心点再次计算 所有球队分别到三个新中心点的距离D如图所示， 所以，第二次迭代后的结果为： 中国C，日本A，韩国A，伊朗B，沙特B，伊拉 克C，卡塔尔C，阿联酋C，乌兹别克斯坦B，泰国C， 越南C，阿曼C，巴林B，朝鲜B，印尼C。 结果无变化，说明结果已收敛，最终聚类结果为：
SSE是数据库中所有对象的平方误差总和，p为数据对象， mi是簇Ci的平均值。这个准则函数使生成的结果尽可能的紧 凑和独立。
k-means算法描述
下面给出k-means算法的具体步骤: (l) 给定大小为n的数据集，令I=1，选取k个初始聚类中心

Zj(I)，j=1，2，3，…，k；
(2) 计算每个数据对象与聚类中心的距离D(xi，Zj(I))，i=1， 2，3…n，j=l，2，3，…，k，如果满足 D(xi，Zk(I)) =min{D(xi，Zj(I))，i=l，2，3，…n} 则 xi∈C k； (3) 计算k个新的聚类中心： 即取聚类中所有元素各自维度的算术平均数； (4) 判断：若Zj(I+1)≠Zj(I)，j=l，2，3，…，k，则I=I+1， 返回(2)；否则算法结束。
最广泛使用的聚类算法k-means算法属于划分法。
划分法
给定一个有N个元组或者纪录的数据集，划分法将构造K 个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分 组满足下列条件： （1） 每一个分组至少包含一个数据纪录； （2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（某些模糊 聚类算法中该条件可以放宽）； 对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后 通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组 方案都较前一次好，而所谓好的标准就是：同一分组中的记 录越近越好，而不同分组中的纪录越远越好。
A簇的新中心点为：{(0.3+0)/2=0.15, (0+0.15)/2=0.075, (0.19+0.13)/2=0.16} = {0.15, 0.075, 0.16}
B簇的新中心点为： {(0.24+0.3+0.7*3)/5=0.528, (0.76*4+0.68)/5=0.744, (0.25+0.06+0.25+0.5+1)/5=0.412} ={ 0.528,0.744,0.412} C簇的新中心点={ 1,0.94, 0.40625}。

亚洲一流：日本，韩国；
亚洲二流：乌兹别克斯坦，巴林，朝鲜，伊朗， 沙特； 亚洲三流：中国，伊拉克，卡塔尔，阿联酋，泰国，越南，阿曼，印尼。
应用实例

其实分析数据不仅告诉我们聚类信息，还提
供了一些其它有趣的信息，例如从中可以定
量分析出各个球队之间的差距。例如，在亚 洲二流队伍中，伊朗与沙特水平最接近，另

k-means算法

k-means算法，也被称为k-均值或k-平均。 该算法首先随机地选择k个对象作为初始的k个簇的质心； 然后对剩余的每个对象，根据其与各个质心的距离，将它赋 给最近的簇，然后重新计算每个簇的质心；这个过程不断重 复，直到准则函数收敛。通常采用的准则函数为平方误差和 准则函数，即 SSE(sum of the squared error)，其定义如下:
2. 选取k个初始聚类中心
应用实例
设k=3，即将这15支球队分成三个集团。抽取日 本、巴林和泰国的值作为三个簇的种子，即初始化 三个簇的中心为A：{0.3, 0, 0.19}，B：{0.7, 0.76, 0.5} 和C：{1, 1, 0.5}。
应用实例


图中从左到右依次表示各支球队到当前中 心点的欧氏距离，将每支球队分到最近的 簇，可对各支球队做如下聚类：

聚类算法

在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据 库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消 费者的消费习惯。它作为数据挖掘中的一个模块，可 以作为一个单独的工具来发现数据库中分布的一些深 层的信息，并且概括出每一类的特点，或者把注意力 放在某一个特定的类上做进一步的分析。 聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度 的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。其中，
在簇的平均值被定义的情况下才能使用，这对于处理符号属性的数据不适用。对于
“躁声”和孤立点数据是敏感的，少量的该类数据能够对平均值产生极大的影响。
外，乌兹别克斯坦和巴林虽然没有打进近两
届世界杯，不过凭借预选赛和亚洲杯上的出 色表现占据B组一席之地，而朝鲜由于打入
了2010世界杯决赛圈而有幸进入B组。其它
有趣的信息还可以进一步挖掘。
k-means算法的性能分析

主要优点：

是解决聚类问题的一种经典算法，简单、快速。
对处理大数据集，该算法是相对可伸缩和高效率的。因为它的复杂度是O(nkt ) ，其 中，n 是所有对象的数目，k 是簇的数目，t 是迭代的次数。通常k < <n 且t < <n 。 当结果簇是密集的，而簇与簇之间区别明显时，它的效果较好。
应用实例
1. 规格化数据

由于取值范围大的属性对距离的影响高于取值范围小的属性， 这样不利于反映真实的相异度，因此聚类前，一般先对属性值进行 规格化。所谓规格化就是将各个属性值按比例映射到相同的取值区 间，来平衡各个属性对距离的影响。通常将各个属性均映射到[0,1] 区间，映射公式为： 其中max(ai)和min(ai)表示所有元素项中第i个属性的最大值和最小值。
安英博 2013.12.26
ห้องสมุดไป่ตู้
分类和聚类


分类是指将数据归于一系列已知类别之中的某个 类的分类过程。分类作为一种监督学习方法，要 求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言 所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多 时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数 据的时候。 聚类是根据客体属性对一系列未分类的客体进行 类别的识别，把一组个体按照相似性归成若干类。 聚类属于无监督学习。
中国C，日本A，韩国A，伊朗B，沙特B，伊拉克 C，卡塔尔C，阿联酋C，乌兹别克斯坦B，泰国C， 越南C，阿曼C，巴林B，朝鲜B，印尼C。
应用实例
第一次聚类结果： A：日本，韩国；

B：伊朗，沙特，乌兹别克斯坦，巴林，朝鲜；
C：中国，伊拉克，卡塔尔，阿联酋，泰国，越南，阿曼，印尼。 4. 根据第一次聚类结果，调整3个簇的中心点
k-means算法描述

距离D的计算方法
1. 欧几里得距离：
其意义就是两个元素在欧氏空间中的集合距离，因为 其直观易懂且可解释性强，被广泛用于标识两个标量元 素的相异度。 2. 曼哈顿距离： 3. 闵可夫斯基距离：
从图中可以看到，A, B, C, D, E
是五个在图中点。而灰色的点是 种子点，也就是我们用来找点群 的点。有两个种子点，所以k=2。 K-Means 的算法如下： ① 随机在图中取k（这里k=2）个种子点。 ② 对图中的所有点求到这k个种子点的距离，假如点 Pi 离种子点 Si 最近，那么 Pi 属于 Si 点群。（上图中，我们可以看到A、B属于上 面的种子点，C、D、E属于下面中部的种子点） ③ 移动种子点到属于他的“点群”的中心。（见图上的第三步）

主要缺点：
结果对初值敏感，对于不同的初始值，可能会导致不同结果。
必须事先给出k 值，但很多时候并不知道数据集应该分成多少个类别才最合适。聚类 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响，一旦初始值选择的不好，可能无法 得到有效的聚类结果。可以多设置一些不同的初值，对比最后的运算结果，一直到 结果趋于稳定来解决这一问题，但比较耗时、浪费资源。
举例概述
④ 然后重复第2）和第3）步，直到种子点不再移动（图中的第四步上 面的种子点聚合了A,B,C，下面的种子点聚合了D，E）。
应用实例
——中国男足近几年在亚洲处于几流水平？
下图是采集的亚洲15只球队在2006年-2010年间大型比赛的
战绩（澳大利亚未收录）。数据做了如下预处理：对于世界杯， 进入决赛圈则取其最终排名，没有进入决赛圈的，打入预选赛 十强赛赋予40，预选赛小组未出线的赋予50。对于亚洲杯，前 四名取其排名，八强赋予5，十六强赋予9，预选赛没出现的赋 予17。