2023學(xué)年完整公開(kāi)課版14聚類(lèi)分析

項(xiàng)目三

回歸和聚類(lèi)《物流人工智能技術(shù)》任務(wù)三聚類(lèi)分析2目錄/CONTENTS01聚類(lèi)分析的概念02聚類(lèi)分析的算法-K均值算法03層次聚類(lèi)【知識(shí)目標(biāo)】1.掌握聚類(lèi)分析的概念；2.了解K均值算法的計(jì)算步驟3.AGNES算法步驟【情感目標(biāo)】1.具有工匠精神、服務(wù)意識(shí)、環(huán)保意識(shí)、質(zhì)量意識(shí)、安全意識(shí)；2.培養(yǎng)獨(dú)立獲取信息和自學(xué)能力；3.堅(jiān)定擁護(hù)中國(guó)共產(chǎn)黨領(lǐng)導(dǎo)和我國(guó)社會(huì)主義制度?！窘虒W(xué)目標(biāo)】如果樣本數(shù)據(jù)本身是無(wú)標(biāo)注的，我們可以針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類(lèi)別，這種尋找數(shù)據(jù)之間的相似性并將之劃分組的方法稱為是聚類(lèi)。一、聚類(lèi)分析的概念聚類(lèi)算法的應(yīng)用非常廣泛，使用的典型案例包括用戶畫(huà)像、電商物品聚類(lèi)、社交網(wǎng)絡(luò)分析等。通常聚類(lèi)的表示可以通過(guò)簇的中心點(diǎn)或者邊界點(diǎn)來(lái)表示空間的一類(lèi)點(diǎn)。一、聚類(lèi)分析的概念K均值算法按步驟描述如下：第一步：隨機(jī)選取k個(gè)樣本，作為初始簇的中心；第二步：將每個(gè)樣本劃分給和它距離最近的簇所在的類(lèi)；第三步：重新計(jì)算簇的中心；第四步：計(jì)算準(zhǔn)則代價(jià)函數(shù)E；第五步：重復(fù)第二三步，直到準(zhǔn)則函數(shù)收斂。k均值聚類(lèi)算法（k-meansclusteringalgorithm）是一種迭代求解的聚類(lèi)分析算法。二、聚類(lèi)分析的算法-K均值算法K均值算法按步驟描述如下：第一步：隨機(jī)選取k個(gè)樣本，作為初始簇的中心；第二步：將每個(gè)樣本劃分給和它距離最近的簇所在的類(lèi)；第三步：重新計(jì)算簇的中心；第四步：計(jì)算準(zhǔn)則代價(jià)函數(shù)E；第五步：重復(fù)第二三步，直到準(zhǔn)則函數(shù)收斂。從n中選擇k個(gè)目標(biāo)二、聚類(lèi)分析的算法-K均值算法K均值算法按步驟描述如下：第一步：隨機(jī)選取k個(gè)樣本，作為初始簇的中心；第二步：將每個(gè)樣本劃分給和它距離最近的簇所在的類(lèi)；第三步：重新計(jì)算簇的中心；第四步：計(jì)算準(zhǔn)則代價(jià)函數(shù)E；第五步：重復(fù)第二三步，直到準(zhǔn)則函數(shù)收斂。從n中選擇k個(gè)目標(biāo)

循環(huán)迭代二、聚類(lèi)分析的算法-K均值算法K均值算法按步驟描述如下：第一步：隨機(jī)選取k個(gè)樣本，作為初始簇的中心；第二步：將每個(gè)樣本劃分給和它距離最近的簇所在的類(lèi)；第三步：重新計(jì)算簇的中心；第四步：計(jì)算準(zhǔn)則代價(jià)函數(shù)E；第五步：重復(fù)第二三步，直到準(zhǔn)則函數(shù)收斂。從n中選擇k個(gè)目標(biāo)

循環(huán)迭代

準(zhǔn)則函數(shù)：平方誤差的和最小二、聚類(lèi)分析的算法-K均值算法1.層次聚類(lèi)的策略凝聚的層次聚類(lèi)，也稱為AGNES算法，它是采用自底向上的策略，把每一個(gè)對(duì)象作為單獨(dú)的一個(gè)簇，然后對(duì)各個(gè)簇進(jìn)行有條件的合并，直到達(dá)到某個(gè)終結(jié)條件。凝聚的層次聚類(lèi)分裂的層次聚類(lèi)，也被稱為是DIANA算法，它是采用自頂向下的策略，首先把所有的對(duì)象看作是單獨(dú)的一個(gè)簇，然后逐漸細(xì)分成越來(lái)越小的簇，直到達(dá)到某個(gè)終結(jié)條件。分裂的層次聚類(lèi)AGNES算法DIANA算法三、層次聚類(lèi)2.AGNES算法步驟將每個(gè)樣本特征向量作為一個(gè)初始簇；合并兩個(gè)簇，生成新的簇的集合，并重新計(jì)算簇的中心點(diǎn)；根據(jù)兩個(gè)簇中最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)尋找最近的兩個(gè)簇；重復(fù)以上第二、三步，直到達(dá)到所需要的簇的數(shù)量。第一步第二步第三步第四步三、層次聚類(lèi)13聚類(lèi)分析聚類(lèi)分析的概念如果樣本數(shù)據(jù)本身是無(wú)標(biāo)注的，我們可以針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類(lèi)別，這種尋找數(shù)據(jù)之間的相似性并將之劃分組的方法稱為是聚類(lèi)。聚類(lèi)分析的算法-K均值算法1.k均值聚類(lèi)算法是一種迭代求解的聚類(lèi)分析算法。2.均值算法的計(jì)算步驟層次聚類(lèi)1.層次聚類(lèi)的策略：AGNES算法、DIANA算法2.2.AGNES算法步驟【課后小結(jié)】14問(wèn)題：1.（判斷）k均值聚類(lèi)算法（k-meansclusteringalgorithm）是一種迭代求解的聚類(lèi)分析算法。（

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