数据挖掘导论-第8章-聚类-2024-v3.pptxVIP

聚类算法概述聚类算法是机器学习中一种重要的无监督学习技术,可以对数据进行分组并发现数据的内在结构。本章将深入介绍聚类算法的基本原理和主要方法,帮助读者全面理解这一重要的数据挖掘技术。作者：

内容概述数据挖掘导论本章涵盖了数据挖掘的核心概念和技术,重点介绍聚类分析算法。聚类算法分类介绍了划分聚类、层次聚类、密度聚类和基于模型的聚类等主要聚类算法。聚类算法评估讨论了聚类算法的优缺点以及如何选择最合适的算法和确定最优聚类数。

聚类概念聚类是一种无监督学习的数据挖掘技术,旨在将相似的数据对象划分为不同的组或簇。其核心思想是最大化簇内数据对象的相似度,最小化簇间数据对象的相似度。聚类分析在许多领域都有广泛应用,如客户细分、异常检测、图像分割等。

聚类算法的分类1划分聚类算法以K-均值和K-中心等算法为代表，通过在数据点与聚类中心之间来划分数据。2层次聚类算法通过建立聚类之间的层次关系来进行聚类，如凝聚聚类和分裂聚类。3基于密度的聚类算法以DBSCAN算法为代表，根据数据点的局部密度来发现聚类。4基于模型的聚类算法以高斯混合模型为代表，对数据分布建立概率模型来进行聚类。

划分聚类算法基于距离的划分算法这类算法通过计算数据点与中心点的距离来确定聚类。代表性算法有K-均值和K-中位数聚类。基于密度的划分算法该类算法通过检测数据点的密集区域来形成聚类,如DBSCAN算法。基于分布的划分算法这类算法假设数据服从特定的概率分布,如高斯混合模型聚类。

K-均值聚类K-均值聚类概述K-均值是一种基于划分的聚类算法,它的核心思想是将样本划分为K个聚类,使得同一聚类内的样本相似度较高,而不同聚类之间的样本相似度较低。它通过迭代的方法不断优化聚类中心的位置,直到达到最优化。

K-均值算法的工作流程1分配初始聚类中心随机选择K个数据点作为初始聚类中心。2计算数据到中心的距离计算每个数据点到K个聚类中心的距离。3分配数据到最近中心将每个数据点分配到与其最近的聚类中心。4更新聚类中心根据分配的数据点计算新的聚类中心。K-均值算法是一种迭代的聚类方法。首先随机选择K个数据点作为初始聚类中心。然后计算每个数据点到这K个中心的距离，并将数据点分配到最近的中心。接下来更新这K个中心的位置，使之成为分配给它的所有数据点的平均值。这个过程一直重复，直到聚类中心不再发生变化。

K-均值聚类的优缺点优点K-均值算法简单易懂,实现起来比较容易。算法收敛速度较快,适用于大规模数据集的聚类。可以灵活调整聚类数目K以满足不同需求。缺点K-均值算法对初始质心选择敏感,不同的初始质心可能会导致不同的聚类结果。算法无法处理任意形状的聚类,只能识别球状或椭圆状的聚类。对异常值和噪声数据比较敏感。

层次聚类算法理解层次聚类层次聚类算法通过反复合并或分裂簇来构建聚类树状图。这种自下而上的聚类方式能够清晰地展现数据的层次结构。聚类过程层次聚类算法首先将每个数据点视为一个独立的簇,然后不断合并距离最近的簇,直至所有数据归为一个簇。结果可视化最终的聚类结果可以用树状图（dendrogram）直观地表示,方便选择合适的簇数。

层次聚类算法的工作流程1数据初始化将每个数据点作为一个单独的簇2寻找最相似的两个簇计算簇间的距离并合并最相似的两个簇3更新簇内容更新合并后的新簇的属性4直到满足停止条件重复上述步骤直到达到预定的聚类数量层次聚类算法通过不断合并最相似的簇来形成层次结构，直到达到所需的聚类数量。它将每个数据点初始化为一个独立的簇，然后重复计算簇间距离并合并最相似的两个簇的过程，直到满足停止条件。这种自底向上的聚类方式可以生成一个直观的树状结构。

层次聚类的优缺点优点层次聚类能够以树状结构展现数据之间的层级关系,方便可视化分析。同时算法简单易实现,不需要提前指定聚类簇的数量。缺点层次聚类在处理大规模数据集时效率较低,计算复杂度高。此外,算法容易受噪声数据的影响,且无法修正之前的聚类决策。适用场景层次聚类适用于数据量较小、具有明显层次结构的场景,如文本聚类、生物信息学等领域。

基于密度的聚类算法基于密度的聚类算法是一类重要的无监督学习算法，它通过分析数据点的密度分布来识别自然集群。这类算法不需要事先确定聚类数量，能够发现任意形状和尺度的聚类结构。它们通常更能适应噪声数据和异常值，并且能够发现低密度区域内的聚类。这使得它们在很多实际应用中表现优秀。

DBSCAN算法DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,能够发现任意形状和大小的聚类。它通过识别具有足够高密度的区域来划分数据集,并将低密度区域视为噪声。DBSCAN算法具有较强的抗噪性和高效性,能够处理大规模数据集。

DBSCAN算法的工作流程1输入数据集首先，算法会接收一个包含多个数据点的数据集作为输入。每个数据点都有自己的特征值。2设置参数用户需要设置两个关键参