数据挖掘-聚类分析

聚类分析是一种非监督的学习，分类是一种监督学习，就是用已经知道的类别的训练数据得到一个分类的模型，所以聚类与分类的主要区别在于是否需要预先定义好类别，也就是说聚类分析只是依靠数据本身来确定数据之间的关系的，所以聚类分析有很大的优越性特别是适合处理大量的原始的数据

聚类分析方法的性能指标：1.可扩展性，2，自适应性，3，鲁棒性4，可解释性

聚类使用的数据类是：数据矩阵 相异度矩阵

规范化是在中心化的基础上再做变换，确保变量的变化范围相等，常用的规范化方法有最大值归一化，总和规范化，均值标准差规范化 以及极差规范化

聚类分析方法包括 基于划分的方法 基于分层的方法  基于密度的方法  基于网格的方法 基于模型的方法

连续变量的距离需要满足自反性 对称性 正定性 以及三角不等式等条件，矩阵D是一个对称矩阵，且对角线上的元素是0.

相似系数 应该满足自反性 对称性 归一化 满足三角不等式

基于分割的聚类方法：k-均值算法  k-中心值算法

基于层次的聚了方法采用的是距离作为衡量聚类的标准    距离的度量的方法有：最小距离 最大距离 均值 等

分为自底向上和自顶向下的方法：其中自底向上是将每个对象作为一个簇，通过不断的合并这些基本的簇形成较大的簇，知道满足条件为止

自顶向下是首先将所有的对象看陈是一个簇中的对象，然后根据一定的准则不断的进行分割这个簇形成更小的簇，从而完成聚类

基于密度的聚类  主要饿算法有DBSCAN  OPTICS DENCLUE CLIQUE

基于网格的聚类  主要得算法有STING WaveCluster CLIQUE

基于模型的聚类  主要有神经网络方法和统计学方法

时间： 2024-10-10 08:53:07

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数据挖掘——聚类分析总结

聚类分析 一.概念 聚类分析是按照个体的特征将他们分类,让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,不同类别之间具有较大的差异性 聚类分析属于无监督学习 聚类对象可以分为Q型聚类和R型聚类 Q型聚类:样本/记录聚类    以距离为相似性指标   (欧氏距离.欧氏平方距离.马氏距离.明式距离等) R型聚类:指标/变量聚类    以相似系数为相似性指标   (皮尔逊相关系数.夹角余弦.指数相关系数等) 二.常用的聚类算法 K-Means划分法 层次聚类法 DBSCAN密度法 1.K-Means划分法

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聚类(Clustering)分析有一个通俗的解释和比喻,那就是“物以类聚,人以群分”.针对几个特定的业务指标,可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分.经过划分后,每个群组内部个对象间的相似度会很高,而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度. 聚类技术一方面本身就是一种模型技术,通过有效聚类后的结果常常可以直接指导落地应用实践:另一方面聚类技术又常常作为数据分析过程中前期进行数据摸底和数据清洗.数据整理(数据转换)的工具,在实践应用中有多样性.多元性等特点. 一.聚类分析的

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