《系统聚类分析》课件.ppt

**************聚类分析概述聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组，使同一组中的对象彼此相似，而不同组中的对象差异较大。聚类分析不需要事先知道任何关于数据标签或分类的信息，而是通过分析数据的内在结构来发现潜在的模式和关系。聚类分析的应用领域客户细分企业可以将客户分成不同的群体，例如根据购买习惯或人口统计数据，以更好地定位营销活动。图像识别聚类可以帮助识别图像中的不同对象，例如在自动驾驶中识别道路和行人。文本分析聚类可以将类似的文本内容分组在一起，例如将新闻文章或社交媒体帖子分类。生物信息学聚类可以用于分析基因表达数据，识别具有相似基因表达模式的基因组。聚类方法分类层次聚类层次聚类通过构建层次结构来对数据进行分组。它可以分为自上而下和自下而上两种方式。划分聚类划分聚类将数据划分为预先定义数量的簇，并根据数据点之间的距离或相似性来划分数据。密度聚类密度聚类基于数据的密度进行聚类，识别具有较高数据密度区域的簇。模型聚类模型聚类假设数据服从某种概率分布，通过建立模型来进行聚类。层次聚类算法自下而上将每个样本视为一个独立的簇，然后逐步合并距离最近的簇，直到所有样本都归属一个簇。自上而下将所有样本视为一个簇，然后逐步分割该簇，直到每个样本都形成一个独立的簇。距离度量采用不同距离度量方法，例如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离等。聚类树层次聚类算法通过构建聚类树来直观地展示聚类过程和结果。层次聚类的基本步骤1数据准备首先，需要准备待聚类的数据集。确保数据类型一致，并进行必要的预处理。2计算距离矩阵根据选定的距离度量方法，计算所有样本之间的距离，并构建距离矩阵。3构建初始聚类将每个样本视为一个独立的簇，形成初始聚类结果，然后开始合并过程。4合并最近簇在每次迭代中，选择距离最近的两个簇进行合并，更新距离矩阵。5终止条件当达到预设的聚类数量或合并的簇距离大于某个阈值时，算法停止。层次聚类算法实现1数据准备导入数据，进行预处理2距离计算选择合适的距离度量方法3聚类过程构建聚类树，选择最佳聚类数量4结果可视化绘制聚类树，展示聚类结果层次聚类算法可以利用Python库如Scikit-learn实现。实现过程主要包括数据准备、距离计算、聚类过程和结果可视化四个步骤。层次聚类算法的优缺点优点直观易懂无需指定聚类个数适用于各种数据类型缺点计算量大对噪声敏感难以处理大数据集划分聚类算法1预定义簇数量提前确定数据集中簇的个数。2初始聚类中心随机选择初始聚类中心。3迭代分配将每个数据点分配到最近的聚类中心。4更新中心重新计算每个簇的中心。划分聚类算法是将数据集划分为预先定义数量的簇的一种方法。该算法通过迭代方式，将数据点分配到最近的聚类中心，并更新中心位置，直到达到收敛条件。K-Means算法1初始化随机选择K个数据点作为初始聚类中心。2分配将每个数据点分配到与其最近的聚类中心。3更新重新计算每个聚类中心的均值，作为新的聚类中心。4迭代重复步骤2和3，直到聚类中心不再发生明显变化。K-Means算法是一种简单但有效的划分聚类算法，它试图将数据集划分成K个不同的聚类，每个聚类中的数据点都与该聚类的中心点尽可能接近。K-Means算法原理K-Means算法是一种基于距离的划分聚类算法。它将数据集划分为K个簇，每个数据点属于距离其最近的簇中心所在的簇。算法通过迭代过程不断更新簇中心，直到达到收敛条件。K-Means算法步骤1初始化聚类中心随机选择k个数据点作为初始聚类中心2计算距离计算每个数据点到所有聚类中心的距离3分配数据点将每个数据点分配到最近的聚类中心4更新聚类中心重新计算每个聚类中心的位置，即所有分配给该中心的点的平均值5重复步骤2-4直到聚类中心不再发生变化K-Means算法是一种迭代算法，通过不断调整聚类中心和数据点的分配来达到最终的聚类结果。在算法运行过程中，需要重复进行距离计算、数据点分配和聚类中心更新步骤，直到聚类中心不再发生变化，或者达到预设的迭代次数。K-Means算法优缺点优点算法简单易懂，易于实现。计算速度快，效率高，适用于大型数据集。缺点对初始聚类中心敏感，不同初始值可能导致不同结果。不适用于非凸数据，可能导致局部最优解。密度聚类算法1基于密度的聚类方法密度聚类算法根据数据点的密度来进行聚类，将高密度区域中的点聚集成一个簇。2噪声点识别它能够识别低密度区域中的点，将它们视为噪声点，并将其排除在聚类结果之外。3非凸形簇密度聚类