划分聚类

层次聚类(划分聚类) 聚类就是对大量未知标注的数据集,按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别,使类别内的数据比较相似,类别之间的数据相似度比较小:属于无监督学习. 算法步骤 1.初始化的k个中心点 2.为每个样本根据距离分配类别 3.更新每个类别的中心点(更新为该类别的所有样本的均值) 4.重复上面两步操作,直到达到某个中止条件 层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解,直到满足某种条件为止,传统的层次聚类算法主要分为两大类算法: 凝聚的层次聚类 AGNES算法==>采用自底向上

原文链接:http://tecdat.cn/?p=6443 划分聚类 是用于基于数据集的相似性将数据集分类为多个组的聚类方法. 分区聚类,包括: K均值聚类 (MacQueen 1967),其中每个聚类由属于聚类的数据点的中心或平均值表示.K-means方法对异常数据点和异常值敏感. K-medoids聚类或PAM(Partitioning Around Medoids,Kaufman和Rousseeuw,1990),其中,每个聚类由聚类中的一个对象表示.与k-means相比,PAM对异常值不太

一.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(agglomerat

聚类算法总结:---------------------------------------------------------聚类算法的种类: 基于划分聚类算法(partition clustering) k-means: 是一种典型的划分聚类算法,它用一个聚类的中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点,该算法只能处理数值型数据 k-modes: K-Means算法的扩展,采用简单匹配方法来度量分类型数据的相似度 k-prototypes: 结合了K-Means和K-M

原文作者:http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html (本文转自网上,具体出处忘了是哪里的,好像是上海一位女士在网上的博文,此处转载,用以备查,请原作者见谅) 聚类算法总结:---------------------------------------------------------聚类算法的种类: 基于划分聚类算法(partition clustering) k-means: 是一种典型的划分聚类算法,它用一个聚类的中心来代

聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组(簇).其目标是,组内的对象相互之间是相似的,而不同组中的对象是不同的.组内相似性越大,组间差别越大,聚类就越好. 先介绍下聚类的不同类型,通常有以下几种: (1)层次的与划分的:如果允许簇具有子簇,则我们得到一个层次聚类.层次聚类是嵌套簇的集族,组织成一棵树.划分聚类简单地将数据对象划分成不重叠的子集(簇),使得每个数据对象恰在一个子集中. (2)互斥的.重叠的与模糊的:互斥的指每个对象都指派到单个簇.重叠的或是模糊聚类用来反

kmeans是数据挖掘领域最为常用的聚类方法之一,最初起源于信号处理领域.它的目标是划分整个样本空间为若干个子空间,每个子空间中的样本点距离该空间中心点平均距离最小.因此,kmeans是划分聚类的一种. 方法简单易懂,也很有说服力.但,不幸的是,这是一个NP-hard问题. 首先来看一下NP问题.NP即Non-Deterministic polynomial,非确定性多项式.这里隐含着两个概念,即多项式问题及非确定性问题. 众所周知,一个问题的复杂度是该问题的实例规模n的多项式函数,因此可以在多

聚类分析 什么是聚类分析? 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),它的目标是: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.所以,在很多应用中,一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待,从而减少计算量或者提高计算质量. 其实聚类是一个人们日常生活的常见行为,即所谓"物以类聚,人以群分",核心的思想也就是聚类.人们总是不断地改进下意识中的聚类模式来学习如何区分各个事物和人.同时,聚类分析已经广泛的应用在许多应用中,包

在数据挖掘中聚类和分类的原理被广泛的应用. 聚类即无监督的学习. 分类即有监督的学习. 通俗一点的讲就是:聚类之前是未知样本的分类.而是依据样本本身的相似性进行划分为相似的类簇.     而分类是已知样本分类,则须要将样本特征和分类特征进行匹配,进而将每一个样本归入给出的特定的类. 因为本文是对聚类算法中的k-means算法的实现,所以接下来主要进行一些聚类算法的介绍. 聚类算法包含多种,可按例如以下分配: 1.划分法:基于此种思想的聚类算法包含 k-means,PAM,CLARA,CLARAN