篇一 :聚类算法总结

聚类算法总结: ---------------------------------------------------------

聚类算法的种类:

基于划分聚类算法(partition clustering)

聚类算法总结

聚类算法总结

聚类算法总结

聚类算法总结

聚类算法总结

聚类算法总结

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几种常用的聚类算法从可伸缩性、适合的数据类型、高维性(处理高维数据的能力)、异常数据的抗干扰度、聚类形状和算法效率6个方面进行了综合性能评价,评价结果如表1所示:

聚类算法总结

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目前聚类分析研究的主要内容:

对聚类进行研究是数据挖掘中的一个热门方向,由于以上所介绍的聚类方法都存在着某些缺点,因此近些年对于聚类分析的研究很多都专注于改进现有的聚类方法或者是提出一种新的聚类方法。以下将对传统聚类方法中存在的问题以及人们在这些问题上所做的努力做一个简单的总结:

1 从以上对传统的聚类分析方法所做的总结来看,不管是k-means方法,还是CURE方法,在进行聚类之前都需要用户事先确定要得到的聚类的数目。然而在现实数据中,聚类的数目是未知的,通常要经过不断的实验来获得合适的聚类数目,得到较好的聚类结果。

2 传统的聚类方法一般都是适合于某种情况的聚类,没有一种方法能够满足各种情况下的聚类,比如BIRCH方法对于球状簇有很好的聚类性能,但是对于不规则的聚类,则不能很好的工作;K-medoids方法不太受孤立点的影响,但是其计算代价又很大。因此如何解决这个问题成为当前的一个研究热点,有学者提出将不同的聚类思想进行融合以形成新的聚类算法,从而综合利用不同聚类算法的优点,

在一次聚类过程中综合利用多种聚类方法,能够有效的缓解这个问题。

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篇二 :聚类算法总结

聚类算法总结

一、概述 聚类,就是把整个数据集分成不同的簇,并且要使簇与簇之间的区别尽可能的大,而簇内的数据的差异尽可能的小。簇是数据样本的集合,聚类分析使得每簇内部的样本之间的相关性比其他簇中样本之间的相关性更紧密,即簇内的任意两个样本之间具有较高的相似度,而属于不同簇的两个样本间具有较高的相异度。相异度可以根据描述样本的属性值来计算,样本间的“距离”是最常采用的度量标准。

聚类分析(Cluster Analysis)又称群分析,是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法,同时也是数据挖掘的一个重要算法。通过聚类分析,可以在没有任何模式可供参考或依循,即在没有先验知识的情况下,将大量数据样本按各自的特性来进行合理的分类。 在开始聚类之前,用户并不知道要把数据集分成几个簇,也不知道划分的具体标准,在聚类分析时数据集的特征是未知的,聚类算法的任务正是要发现这些特征,并把具有相同特征的数据样本聚在一起。聚类与分类有相似之处,都是将数据进行分组,但两者又有本质的区别。分类中组(类别)是 事先已经定义好的,但聚类中的组(在聚类分析中称为“簇”)不是预先定义的,而是根据实际数据的特征按照数据之间的相似性来定义的。

二、聚类算法的性能评价指标

数据挖掘对聚类的典型要求如下:

(1)可伸缩性:当聚类对象由几百上升到几百万,我们希望最后的聚类结果的准确度能一致。

(2)处理不同类型属性的能力:有些聚类算法,其处理对象的属性的数据类型只能为数值类型,但是实际应用场景中,我们往往会遇到其他类型的数据,比如二元数据,分类数据等等。当然,在处理过程我们是可以将这些其他类型的数据预处理成数值型数据的,但是在聚类效率上或者聚类准确度上往往会有折损。

(3)发现任意形状的类簇:因为许多聚类算法是用距离(eg:欧几里得距离或者曼哈顿距离)来量化对象之间的相似度的,基于这种方式,我们往往只能发现相似尺寸和密度的球状类簇或者成为凸形类簇。但是,类簇的形状可能是任意的。

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篇三 :聚类算法总结

1.聚类定义

“聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集(subset),这样让在同一个子集中的成员对象都有一

些相似的属性”——wikipedia “聚类分析指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分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对 象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。”——百度百科

说白了,聚类(clustering)是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。简单理解,如果一个数据集合包含N个实例,根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别,每个类别中的实例都是相关的,而不同类别之间是区别的也就是不相关的,这个过程就叫聚类了。

2.聚类过程:

1) 数据准备:包括特征标准化和降维.

2) 特征选择:从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中.

3) 特征提取:通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征.

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篇四 :聚类算法总结

1.聚类定义

“聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集(subset),这样让在同一个子集中的成员对象都有一些相似的属性” ——wikipedia                                               

“聚类分析指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分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。”                          ——百度百科

说白了,聚类(clustering)是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。简单理解,如果一个数据集合包含N个实例,根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别,每个类别中的实例都是相关的,而不同类别之间是区别的也就是不相关的,这个过程就叫聚类了。

2.聚类过程:

1) 数据准备:包括特征标准化和降维.

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篇五 :聚类分析K-means算法综述

数据挖掘课程报告

聚类分析K-means算法综述

摘 要 :介绍 K-means聚类算法的概念,初步了解算法的基本步骤,通过对算法缺点的分析,对算法已有的优化方法进行简单分析,以及对算法的应用领域、算法未来的研究方向及应用发展趋势作恰当的介绍。

关键词 :K-means聚类算法 基本步骤 优化方法 应用领域 研究方向 应用发展趋势 算法概述

K-means聚类算法是一种基于质心的划分方法,输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准的k个聚类。

评定标准 :同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算。

解 释 :基于质心的划分方法就是将簇中的所有对象的平均值看做簇的质心,然后根据一个数据对象与簇质心的距离,再将该对象赋予最近的簇。

k-means 算法基本步骤

(1) 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心

(2) 根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分

(3) 重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象)

(4) 计算标准测度函数,当满足一定条件,如函数收敛时,则算法终止;如果条件不满足则回到步骤(2)

形式化描述

输入:数据集D,划分簇的个数k

输出:k个簇的集合

(1) 从数据集D中任意选择k个对象作为初始簇的中心;

(2) Repeat

(3) For数据集D中每个对象P do

(4) 计算对象P到k个簇中心的距离

(5) 将对象P指派到与其最近(距离最短)的簇;

数据挖掘课程报告

(6) End For

(7) 计算每个簇中对象的均值,作为新的簇的中心;

(8) Until k个簇的簇中心不再发生变化

对算法已有优化方法的分析

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篇六 :聚类分析方法小结

聚类分析方法小结

简单点说:分类是将一片文章或文本自动识别出来,按照先验的类别进行匹配,确定。聚类就是将一组的文章或文本信息进行相似性的比较,将比较相似的文章或文本信息归为同一组的技术。分类和聚类都是将相似对象归类的过程。区别是,分类是事先定义好类别,类别数不变。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别,类别数不确定。聚类不需要人工标注和预先训练分类器,类别在聚类过程中自动生成。分类适合类别或分类体系已经确定的场合,比如按照国图分类法分类图书;聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合,一般作为某些应用的前端,比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。

分类(classification )是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。分类技术在数据挖掘中是一项重要任务,目前商业上应用最多。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。

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。

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篇七 :聚类分析法总结

聚类分析法

先用一个例子引出聚类分析

一、聚类分析法的概念

聚类分析又叫群分析、点群分析或者簇分析,是研究多要素事物分类问题的数量,并根据研究对象特征对研究对象进行分类的多元分析技术,它将样本或变量按照亲疏的程度,把性质相近的归为一类,使得同一类中的个体都具有高度的同质性,不同类之间的个体都具有高度的异质性。

聚类分析的基本原理是根据样本自身的属性,用数学方法按照某种相似性或差异性指标,定量地确定样本之间的亲疏关系,并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类。

描述亲属程度通常有两种方法:一种是把样本或变量看出那个p维向量,样本点看成P维空间的一个点,定义点与点之间的距离;另一种是用样本间的相似系数来描述其亲疏程度。有了距离和相似系数就可定量地对样本进行分组,根据分类函数将差异最小的归为一组,组与组之间再按分类函数进一步归类,直到所有样本归为一类为止。

聚类分析根据分类对象的不同分为Q型和R型两类,Q--型聚类是对样本进行分类处理,R--型聚类是对变量进行分类处理。

聚类分析的基本思想是,对于位置类别的样本或变量,依据相应的定义把它们分为若干类,分类过程是一个逐步减少类别的过程,在每一个聚类层次,必须满足“类内差异小,类间差异大”原则,直至归为一类。评价聚类效果的指标一般是方差,距离小的样品所组成的类方差较小。

常见的聚类分析方法有系统聚类法、动态聚类法(逐步聚类法)、有序样本聚类法、图论聚类法和模糊聚类法等。

二、对聚类分析法的评价

聚类分析也是一种分类技术。与多元分析的其他方法相比,该方法较为粗糙,理论上还不完善,但应用方面取得了很大成功。与回归分析、判别分析一起被称为多元分析的三大方法。

聚类的目的:根据已知数据,计算各观察个体或变量之间亲疏关系的统计量(距离或相关系数)。根据某种准则(最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法),使同一类内的差别较小,而类与类之间的差别较大,最终将观察个体或变量分为若干类。

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篇八 :聚类分析学习总结

聚类分析学习体会

聚类分析是多元统计分析中研究“物以类聚”的一种方法,用于对事物的类别尚不清楚,甚至在事前连总共有几类都不能确定的情况下进行分类的场合。

聚类分析主要目的是研究事物的分类,而不同于判别分析。在判别分析中必须事先知道各种判别的类型和数目,并且要有一批来自各判别类型的样本,才能建立判别函数来对未知属性的样本进行判别和归类。若对一批样品划分的类型和分类的数目事先并不知道,这时对数据的分类就需借助聚类分析方法来解决。

聚类分析把分类对象按一定规则分成组或类,这些组或类不是事先给定的而是根据数据特征而定的。在一个给定的类里的这些对象在某种意义上倾向于彼此相似,而在不同类里的这些对象倾向于不相似。

1.聚类统计量

在对样品(变量)进行分类时,样品(变量)之间的相似性是怎么度量?通常有三种相似性度量——距离、匹配系数和相似系数。距离和匹配系数常用来度量样品之间的相似性,相似系数常用来变量之间的相似性。样品之间的距离和相似系数有着各种不同的定义,而这些定义与变量的类型有着非常密切的关系。通常变量按取值的不同可以分为:

1.定量变量:变量用连续的量来表示,例如长度、重量、速度、人口等,又称为间隔尺度变量。

2.定性变量:并不是数量上有变化,而只是性质上有差异。定性变量还可以再分为:

⑴有序尺度变量:变量不是用明确的数量表示,而是用等级表示,例如文化程度分为文盲、小学、中学、大学等。

⑵名义尺度变量:变量用一些类表示,这些类之间既无等级关系,也无数量关系,例如职业分为工人、教师、干部、农民等。

下面主要讨论具有定量变量的样品聚类分析,描述样品间的亲疏程度最常用的是距离。

1.1.距离

1. 数据矩阵

为第个样品的第个指标,数据矩阵如下表

                           表1   数据矩阵

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