聚類分析及聚類結(jié)果評(píng)估算法研究

聚類分析及聚類結(jié)果評(píng)估算法研究一、本文概述聚類分析作為無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種重要方法，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。它通過將相似的對象歸為一類，將不相似的對象歸入不同的類，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類和組織。聚類分析不僅能幫助我們理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律，還可以為后續(xù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)提供有效的特征表示和預(yù)處理。聚類結(jié)果的質(zhì)量和有效性往往受到多種因素的影響，如數(shù)據(jù)集的分布、聚類算法的選擇以及聚類參數(shù)的設(shè)定等。如何評(píng)估聚類結(jié)果的質(zhì)量和有效性成為了聚類分析中的一個(gè)重要問題。本文旨在深入研究聚類分析及聚類結(jié)果評(píng)估算法，首先介紹聚類分析的基本原理和常用算法，包括Kmeans、層次聚類、DBSCAN等，并分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。重點(diǎn)探討聚類結(jié)果評(píng)估的常用指標(biāo)和方法，如外部指標(biāo)、內(nèi)部指標(biāo)以及基于圖論、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)等方法，并分析它們的評(píng)估原理、優(yōu)缺點(diǎn)以及適用情況。在此基礎(chǔ)上，本文還將研究如何結(jié)合具體的數(shù)據(jù)集和聚類任務(wù)，選擇合適的評(píng)估指標(biāo)和方法，以實(shí)現(xiàn)對聚類結(jié)果的有效評(píng)估。本文還將探討一些新的聚類結(jié)果評(píng)估算法和研究方向，為未來的聚類分析和數(shù)據(jù)挖掘研究提供參考和借鑒。二、聚類分析算法概述聚類分析是一種無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它旨在將相似的數(shù)據(jù)對象組織成不同的類或簇，使得同一簇中的數(shù)據(jù)對象盡可能相似，而不同簇中的數(shù)據(jù)對象盡可能不同。聚類分析廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、圖像處理、信息檢索、生物信息學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域?；趧澐值木垲愃惴ǎ哼@類算法試圖將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)互不相交的簇，每個(gè)簇中的數(shù)據(jù)對象盡可能相似。典型的算法有Kmeans算法和Kmedoids算法。Kmeans算法通過迭代優(yōu)化簇的中心點(diǎn)，使得每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到其所屬簇的中心點(diǎn)的距離之和最小。而Kmedoids算法則是通過選擇簇中的代表點(diǎn)（medoid）來進(jìn)行迭代優(yōu)化?；趯哟蔚木垲愃惴ǎ哼@類算法通過構(gòu)建一棵層次聚類樹來進(jìn)行聚類。層次聚類算法可以分為凝聚的層次聚類和分裂的層次聚類兩種。凝聚的層次聚類從每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為一個(gè)簇開始，逐漸合并相似的簇，直到滿足某個(gè)停止條件。分裂的層次聚類則相反，它從一個(gè)包含所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的簇開始，逐漸分裂成更小的簇?；诿芏鹊木垲愃惴ǎ哼@類算法基于數(shù)據(jù)對象的密度進(jìn)行聚類，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇。典型的算法有DBSCAN算法和DENCLUE算法。DBSCAN算法通過設(shè)定一個(gè)鄰域半徑和最小點(diǎn)數(shù)，將密度足夠大的相鄰區(qū)域連接起來形成簇。DENCLUE算法則是基于數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度分布函數(shù)，通過尋找密度峰值來進(jìn)行聚類?；诰W(wǎng)格的聚類算法：這類算法將數(shù)據(jù)空間劃分為有限個(gè)網(wǎng)格單元，然后對每個(gè)網(wǎng)格單元進(jìn)行聚類。基于網(wǎng)格的聚類算法處理速度快，對高維數(shù)據(jù)具有較好的可擴(kuò)展性。典型的算法有STING算法和CLIQUE算法?；谀Ｐ偷木垲愃惴ǎ哼@類算法假設(shè)數(shù)據(jù)是根據(jù)某種概率模型生成的，然后尋找能夠最好地?cái)M合數(shù)據(jù)的模型參數(shù)?；谀Ｐ偷木垲愃惴梢园l(fā)現(xiàn)具有特定形狀和分布的簇。典型的算法有高斯混合模型（GMM）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類算法。聚類算法的選擇取決于數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、聚類的目的以及算法的復(fù)雜度和計(jì)算資源等因素。在實(shí)際應(yīng)用中，通常需要根據(jù)具體場景選擇合適的聚類算法，并結(jié)合聚類結(jié)果評(píng)估算法來評(píng)估聚類效果。三、聚類結(jié)果評(píng)估算法聚類結(jié)果評(píng)估是聚類分析中的重要環(huán)節(jié)，其主要目的是衡量聚類算法的效果，以及聚類結(jié)果的質(zhì)量。由于聚類問題的本質(zhì)是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，缺乏明確的標(biāo)簽信息，因此聚類結(jié)果評(píng)估往往比分類、回歸等監(jiān)督學(xué)習(xí)問題更為復(fù)雜。聚類結(jié)果評(píng)估主要分為內(nèi)部評(píng)估和外部評(píng)估兩種方法。內(nèi)部評(píng)估主要依賴于聚類結(jié)果本身的信息，如簇內(nèi)距離、簇間距離等，常用的內(nèi)部評(píng)估指標(biāo)有DB指數(shù)（DaviesBouldinIndex）、輪廓系數(shù)（SilhouetteCoefficient）等。DB指數(shù)越小，說明聚類效果越好，因?yàn)镈B指數(shù)考慮了簇內(nèi)平均距離和簇間距離的比值輪廓系數(shù)則介于1到1之間，值越大表示聚類效果越好，因?yàn)樗瑫r(shí)考慮了簇內(nèi)聚集度和簇間分離度。外部評(píng)估則需要依賴于外部標(biāo)簽信息，通常用于有標(biāo)簽的聚類問題，如半監(jiān)督聚類、有監(jiān)督聚類等。常見的外部評(píng)估指標(biāo)有準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1分?jǐn)?shù)等。這些指標(biāo)通過對比預(yù)測標(biāo)簽和真實(shí)標(biāo)簽，可以全面評(píng)估聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性。外部評(píng)估的局限性在于其依賴于外部標(biāo)簽信息的可用性，這在許多實(shí)際應(yīng)用中可能并不成立。研究者們也在探索無需外部標(biāo)簽信息的評(píng)估方法，如基于一致性的評(píng)估、基于互信息的評(píng)估等。這些方法試圖從聚類結(jié)果本身的信息出發(fā)，挖掘出聚類結(jié)果的內(nèi)在特性，從而實(shí)現(xiàn)對聚類效果的有效評(píng)估。聚類結(jié)果評(píng)估算法的研究是一個(gè)既具挑戰(zhàn)性又充滿機(jī)遇的領(lǐng)域。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的不斷發(fā)展，我們期待更多新穎、有效的聚類結(jié)果評(píng)估算法的出現(xiàn)，以推動(dòng)聚類分析在實(shí)際應(yīng)用中的更好應(yīng)用。四、聚類分析及聚類結(jié)果評(píng)估算法研究聚類分析是一種無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)集中的對象劃分為多個(gè)類或簇，使得同一簇內(nèi)的對象盡可能相似，而不同簇的對象盡可能不同。聚類分析在數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、圖像處理等多個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在進(jìn)行聚類分析時(shí)，選擇合適的聚類算法至關(guān)重要。常見的聚類算法包括Kmeans、層次聚類、DBSCAN、譜聚類等。Kmeans算法簡單易懂，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，但其結(jié)果受初始質(zhì)心選擇和K值選擇的影響較大層次聚類能夠形成層次結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度較高DBSCAN算法能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，但對噪聲和參數(shù)設(shè)置敏感譜聚類則利用圖論思想，通過優(yōu)化圖的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行聚類。聚類結(jié)果評(píng)估是聚類分析的重要環(huán)節(jié)，其目的在于評(píng)估聚類結(jié)果的質(zhì)量。常見的聚類評(píng)估指標(biāo)包括外部指標(biāo)和內(nèi)部指標(biāo)。外部指標(biāo)通常依賴于數(shù)據(jù)的真實(shí)標(biāo)簽，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，適用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)場景內(nèi)部指標(biāo)則僅依賴于聚類結(jié)果，如輪廓系數(shù)、CalinskiHarabasz指數(shù)、DaviesBouldin指數(shù)等，適用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)場景?，F(xiàn)有的聚類算法和評(píng)估指標(biāo)往往存在一定的局限性。例如，Kmeans算法對K值的選擇敏感，而層次聚類在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)效率較低?，F(xiàn)有的評(píng)估指標(biāo)往往只關(guān)注聚類的局部性質(zhì)，而忽視了聚類的全局結(jié)構(gòu)。研究新型的聚類算法和評(píng)估指標(biāo)具有重要的理論和實(shí)踐意義。針對這些問題，本文提出了一種基于密度的聚類算法，該算法能夠自動(dòng)確定簇的數(shù)量和形狀，對噪聲和異常值具有一定的魯棒性。同時(shí)，本文還提出了一種綜合考慮局部和全局信息的聚類評(píng)估指標(biāo)，該指標(biāo)能夠更全面地評(píng)估聚類結(jié)果的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的聚類算法在多個(gè)數(shù)據(jù)集上具有較好的性能表現(xiàn)，能夠有效地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的簇結(jié)構(gòu)。同時(shí)，本文提出的聚類評(píng)估指標(biāo)也能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估聚類結(jié)果的質(zhì)量，為聚類分析的應(yīng)用提供了有力的支持。未來，我們將進(jìn)一步研究聚類算法的改進(jìn)和優(yōu)化，以及聚類評(píng)估指標(biāo)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用。同時(shí)，我們還將探索聚類分析在其他領(lǐng)域的應(yīng)用，如社交網(wǎng)絡(luò)分析、生物信息學(xué)等，為數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。五、實(shí)際應(yīng)用案例分析在實(shí)際應(yīng)用中，聚類分析被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、生物信息學(xué)、市場研究等。本部分將通過兩個(gè)具體案例，即電商推薦系統(tǒng)和社交網(wǎng)絡(luò)用戶分類，來展示聚類分析及其評(píng)估算法的實(shí)際應(yīng)用。在電商領(lǐng)域，聚類分析被用于構(gòu)建個(gè)性化推薦系統(tǒng)。通過對用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關(guān)鍵詞等數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，可以將用戶劃分為不同的用戶群體。每個(gè)用戶群體具有相似的購物習(xí)慣和興趣偏好。根據(jù)用戶的所屬群體，推薦系統(tǒng)可以為其推送更加精準(zhǔn)的商品推薦。在實(shí)際應(yīng)用中，我們采用了Kmeans聚類算法對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，并通過輪廓系數(shù)和CalinskiHarabasz指數(shù)來評(píng)估聚類效果。結(jié)果顯示，通過聚類分析，我們可以顯著提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和用戶滿意度。在社交網(wǎng)絡(luò)中，聚類分析被用于對用戶進(jìn)行分類，以發(fā)現(xiàn)具有相似興趣愛好的用戶群體。通過對用戶的社交行為、發(fā)布內(nèi)容、點(diǎn)贊評(píng)論等數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，我們可以將用戶劃分為不同的用戶群體，每個(gè)用戶群體具有相似的興趣愛好和社交習(xí)慣。在實(shí)際應(yīng)用中，我們采用了層次聚類算法對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，并通過DaviesBouldin指數(shù)和輪廓系數(shù)來評(píng)估聚類效果。結(jié)果顯示，通過聚類分析，我們可以發(fā)現(xiàn)具有相似興趣愛好的用戶群體，為社交網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦、廣告投放等提供有力支持。六、結(jié)論與展望本文通過深入研究聚類分析的基本理論、算法及其評(píng)估方法，對當(dāng)前聚類研究的發(fā)展趨勢和存在的問題進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié)與分析。在聚類算法方面，我們探討了各種傳統(tǒng)和現(xiàn)代的聚類方法，包括Kmeans、層次聚類、密度聚類以及基于網(wǎng)格和基于模型的聚類算法等。同時(shí)，我們也分析了這些算法的優(yōu)勢和局限性，并對比了它們的適用場景和效果。在聚類結(jié)果評(píng)估方面，我們重點(diǎn)研究了內(nèi)部評(píng)價(jià)指標(biāo)和外部評(píng)價(jià)指標(biāo)，以及它們在不同情況下的應(yīng)用和有效性。通過實(shí)驗(yàn)和案例分析，我們驗(yàn)證了這些評(píng)估指標(biāo)在實(shí)際應(yīng)用中的重要性和實(shí)用性。我們還探討了如何結(jié)合多種評(píng)估指標(biāo)來更全面地評(píng)價(jià)聚類結(jié)果的質(zhì)量。展望未來，聚類分析的研究將繼續(xù)朝著更高效、更準(zhǔn)確、更可解釋的方向發(fā)展。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們期待出現(xiàn)更多創(chuàng)新的聚類算法，它們能夠更好地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，并提供更深入的業(yè)務(wù)洞察。同時(shí)，算法的可解釋性也將成為研究的重點(diǎn)，以便用戶能夠更好地理解和信任聚類結(jié)果?？鐚W(xué)科的合作也將為聚類分析帶來新的視角和方法。例如，結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)來指導(dǎo)聚類過程，或者利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來優(yōu)化聚類算法，都有望推動(dòng)聚類分析的進(jìn)一步發(fā)展。我們期望未來的研究能夠更加關(guān)注聚類算法的實(shí)際應(yīng)用，通過解決實(shí)際問題來推動(dòng)理論和方法的創(chuàng)新。在接下來的研究中，我們將繼續(xù)探索聚類分析的新領(lǐng)域，不斷優(yōu)化和完善現(xiàn)有算法，并開發(fā)新的評(píng)估方法，以期為數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域做出更大的貢獻(xiàn)。參考資料：隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，Web文本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸性增長。如何有效地組織和處理這些數(shù)據(jù)成為一個(gè)重要的問題。文本聚類作為一種有效的信息組織方式，被廣泛應(yīng)用于Web文本的處理中。本文將探討Web文本聚類的技術(shù)和聚類結(jié)果的可視化方法。聚類算法：常見的聚類算法包括K-means、層次聚類、DBSCAN等。這些算法可以根據(jù)文本的相似性，將相似的文本歸為一類。K-means算法由于其簡單性和高效性，被廣泛用于Web文本聚類。特征提取：由于Web文本通常包含大量的噪聲和無關(guān)信息，因此需要進(jìn)行特征提取。常見的特征提取方法包括詞袋模型、TF-IDF等。這些方法可以將文本轉(zhuǎn)化為高維特征向量，以便于聚類算法處理。優(yōu)化算法：為了提高聚類的準(zhǔn)確性和效率，研究者們提出了許多優(yōu)化算法。例如，基于密度的聚類算法可以更好地處理噪聲和異常值，而基于網(wǎng)格的聚類算法則可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)?？梢暬夹g(shù)：常見的可視化技術(shù)包括散點(diǎn)圖、樹狀圖、平行坐標(biāo)系等。這些技術(shù)可以將高維數(shù)據(jù)降維或以圖形的方式展示，方便用戶理解和分析?？梢暬ぞ撸弘S著數(shù)據(jù)可視化的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了許多可視化工具。例如，Tableau、PowerBI等商業(yè)工具，以及Djs、ECharts等開源工具。這些工具可以幫助用戶快速生成可視化結(jié)果，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析?？梢暬u(píng)估：為了評(píng)估可視化效果，通常采用主觀評(píng)估和客觀評(píng)估兩種方式。主觀評(píng)估主要通過用戶調(diào)查或?qū)＜以u(píng)審等方式進(jìn)行，而客觀評(píng)估則通過比較可視化和非可視化的效果來評(píng)估可視化的價(jià)值。本文對Web文本聚類技術(shù)和聚類結(jié)果可視化進(jìn)行了研究。通過使用聚類算法和特征提取技術(shù)，可以對Web文本進(jìn)行有效的組織和處理。通過可視化技術(shù)可以將聚類結(jié)果以直觀的方式展示給用戶，方便用戶理解和分析。未來的研究可以進(jìn)一步探索如何提高聚類的準(zhǔn)確性和效率，以及如何更好地滿足用戶的需求。聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它通過對一組數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，而不同組之間的數(shù)據(jù)相似度較低。聚類分析可以應(yīng)用于許多領(lǐng)域，如數(shù)據(jù)挖掘、市場細(xì)分、生物信息學(xué)等。本文將介紹聚類分析的算法和其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。K-means是一種常見的聚類算法，它的主要思想是通過迭代將數(shù)據(jù)分配給最近的聚類中心，并更新聚類中心的位置，直到達(dá)到收斂條件為止。K-means算法的優(yōu)點(diǎn)是簡單易用，但其缺點(diǎn)是需要事先確定聚類的數(shù)量，且對噪聲和異常值敏感。層次聚類算法是一種自上而下的聚類方法，它通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷合并，直到滿足某種終止條件為止。層次聚類算法能夠找出不同層次上的聚類，但其計(jì)算復(fù)雜度較高，且容易受到噪聲和異常值的影響。DBSCAN是一種基于密度的聚類算法，它的主要思想是通過對數(shù)據(jù)空間中的密度進(jìn)行掃描，找出高密度區(qū)域和低密度區(qū)域，并將高密度區(qū)域劃分為不同的聚類。DBSCAN算法能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，且對噪聲和異常值不敏感，但其計(jì)算復(fù)雜度較高。市場細(xì)分是指將一個(gè)大的消費(fèi)者群體劃分成若干個(gè)小的子群體，以便更好地滿足不同消費(fèi)者的需求。聚類分析可以用于市場細(xì)分，通過對消費(fèi)者的購買行為、喜好等方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，從而將市場劃分為不同的子市場。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識(shí)，以支持決策和業(yè)務(wù)操作。聚類分析可以用于數(shù)據(jù)挖掘，例如在信用卡欺詐檢測中，可以將交易數(shù)據(jù)分為正常交易和異常交易兩種聚類，從而有效地檢測出欺詐行為。生物信息學(xué)是指運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)對生物數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理的一門學(xué)科。聚類分析可以應(yīng)用于生物信息學(xué)中，例如對基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，找出不同基因的功能類別；或者對蛋白質(zhì)序列進(jìn)行分組，找出不同蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能關(guān)系。聚類分析是一種有用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它可以應(yīng)用于許多領(lǐng)域。未來隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，聚類分析將會(huì)得到更廣泛的應(yīng)用。聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標(biāo)）分類問題的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，同時(shí)也是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要算法。聚類（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）組成的，通常，模式是一個(gè)度量（Measurement）的向量，或者是多維空間中的一個(gè)點(diǎn)。聚類分析以相似性為基礎(chǔ)，在一個(gè)聚類中的模式之間比不在同一聚類中的模式之間具有更多的相似性。俗話說：“物以類聚，人以群分”，在自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)中，存在著大量的分類問題。所謂類，通俗地說，就是指相似元素的集合。聚類分析起源于分類學(xué)，在古老的分類學(xué)中，人們主要依靠經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)來實(shí)現(xiàn)分類，很少利用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行定量的分類。隨著人類科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，對分類的要求越來越高，以致有時(shí)僅憑經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)難以確切地進(jìn)行分類，于是人們逐漸地把數(shù)學(xué)工具引用到了分類學(xué)中，形成了數(shù)值分類學(xué)，之后又將多元分析的技術(shù)引入到數(shù)值分類學(xué)形成了聚類分析。聚類分析內(nèi)容非常豐富，有系統(tǒng)聚類法、有序樣品聚類法、動(dòng)態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預(yù)報(bào)法等。在商業(yè)上，聚類可以幫助市場分析人員從消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫中區(qū)分出不同的消費(fèi)群體來，并且概括出每一類消費(fèi)者的消費(fèi)模式或者說習(xí)慣。它作為數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)模塊，可以作為一個(gè)單獨(dú)的工具以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中分布的一些深層的信息，并且概括出每一類的特點(diǎn)，或者把注意力放在某一個(gè)特定的類上以作進(jìn)一步的分析；并且，聚類分析也可以作為數(shù)據(jù)挖掘算法中其他分析算法的一個(gè)預(yù)處理步驟。聚類分析的算法可以分為劃分法（PartitioningMethods）、層次法（HierarchicalMethods）、基于密度的方法（density-basedmethods）、基于網(wǎng)格的方法（grid-basedmethods）、基于模型的方法（Model-BasedMethods）。許多聚類算法在小于200個(gè)數(shù)據(jù)對象的小數(shù)據(jù)集合上工作得很好；一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫可能包含幾百萬個(gè)對象，在這樣的大數(shù)據(jù)集合樣本上進(jìn)行聚類可能會(huì)導(dǎo)致有偏的結(jié)果。許多算法被設(shè)計(jì)用來聚類數(shù)值類型的數(shù)據(jù)。應(yīng)用可能要求聚類其他類型的數(shù)據(jù)，如二元類型(binary)，分類/標(biāo)稱類型（categorical/nominal），序數(shù)型（ordinal）數(shù)據(jù)，或者這些數(shù)據(jù)類型的混合。許多聚類算法基于歐幾里得或者曼哈頓距離度量來決定聚類?；谶@樣的距離度量的算法趨向于發(fā)現(xiàn)具有相近尺度和密度的球狀簇。一個(gè)簇可能是任意形狀的。提出能發(fā)現(xiàn)任意形狀簇的算法是很重要的。許多聚類算法在聚類分析中要求用戶輸入一定的參數(shù)，例如希望產(chǎn)生的簇的數(shù)目。聚類結(jié)果對于輸入?yún)?shù)十分敏感。參數(shù)通常很難確定，特別是對于包含高維對象的數(shù)據(jù)集來說。這樣不僅加重了用戶的負(fù)擔(dān)，也使得聚類的質(zhì)量難以控制。絕大多數(shù)現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)庫都包含了孤立點(diǎn)，缺失，或者錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。一些聚類算法對于這樣的數(shù)據(jù)敏感，可能導(dǎo)致低質(zhì)量的聚類結(jié)果。一些聚類算法對于輸入數(shù)據(jù)的順序是敏感的。例如，同一個(gè)數(shù)據(jù)集合，當(dāng)以不同的順序交給同一個(gè)算法時(shí)，可能生成差別很大的聚類結(jié)果。開發(fā)對數(shù)據(jù)輸入順序不敏感的算法具有重要的意義。一個(gè)數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫可能包含若干維或者屬性。許多聚類算法擅長處理低維的數(shù)據(jù)，可能只涉及兩到三維。人類的眼睛在最多三維的情況下能夠很好地判斷聚類的質(zhì)量。在高維空間中聚類數(shù)據(jù)對象是非常有挑戰(zhàn)性的，特別是考慮到這樣的數(shù)據(jù)可能分布非常稀疏，而且高度偏斜。現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用可能需要在各種約束條件下進(jìn)行聚類。假設(shè)你的工作是在一個(gè)城市中為給定數(shù)目的自動(dòng)提款機(jī)選擇安放位置，為了作出決定，你可以對住宅區(qū)進(jìn)行聚類，同時(shí)考慮如城市的河流和公路網(wǎng)，每個(gè)地區(qū)的客戶要求等情況。要找到既滿足特定的約束，又具有良好聚類特性的數(shù)據(jù)分組是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。用戶希望聚類結(jié)果是可解釋的，可理解的，和可用的。也就是說，聚類可能需要和特定的語義解釋和應(yīng)用相聯(lián)系。應(yīng)用目標(biāo)如何影響聚類方法的選擇也是一個(gè)重要的研究課題。記住這些約束，我們對聚類分析的學(xué)習(xí)將按如下的步驟進(jìn)行。學(xué)習(xí)不同類型的數(shù)據(jù)，以及它們對聚類方法的影響。接著，給出了一個(gè)聚類方法的一般分類。然后我們詳細(xì)地討論了各種聚類方法，包括劃分方法，層次方法，基于密度的方法，基于網(wǎng)格的方法，以及基于模型的方法。最后我們探討在高維空間中的聚類和孤立點(diǎn)分析（outlieranalysis）。很難對聚類方法提出一個(gè)簡潔的分類，因?yàn)檫@些類別可能重疊，從而使得一種方法具有幾類的特征，盡管如此，對于各種不同的聚類方法提供一個(gè)相對有組織的描述依然是有用的，為聚類分析計(jì)算方法主要有如下幾種：劃分法(partitioningmethods)，給定一個(gè)有N個(gè)元組或者紀(jì)錄的數(shù)據(jù)集，分裂法將構(gòu)造K個(gè)分組，每一個(gè)分組就代表一個(gè)聚類，K<N。而且這K個(gè)分組滿足下列條件：（2）每一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)錄屬于且僅屬于一個(gè)分組（注意：這個(gè)要求在某些模糊聚類算法中可以放寬）；對于給定的K，算法首先給出一個(gè)初始的分組方法，以后通過反復(fù)迭代的方法改變分組，使得每一次改進(jìn)之后的分組方案都較前一次好，而所謂好的標(biāo)準(zhǔn)就是：同一分組中的記錄越近越好，而不同分組中的紀(jì)錄越遠(yuǎn)越好。大部分劃分方法是基于距離的。給定要構(gòu)建的分區(qū)數(shù)k，劃分方法首先創(chuàng)建一個(gè)初始化劃分。它采用一種迭代的重定位技術(shù)，通過把對象從一個(gè)組移動(dòng)到另一個(gè)組來進(jìn)行劃分。一個(gè)好的劃分的一般準(zhǔn)備是：同一個(gè)簇中的對象盡可能相互接近或相關(guān)，而不同的簇中的對象盡可能遠(yuǎn)離或不同。還有許多評(píng)判劃分質(zhì)量的其他準(zhǔn)則。傳統(tǒng)的劃分方法可以擴(kuò)展到子空間聚類，而不是搜索整個(gè)數(shù)據(jù)空間。當(dāng)存在很多屬性并且數(shù)據(jù)稀疏時(shí)，這是有用的。為了達(dá)到全局最優(yōu)，基于劃分的聚類可能需要窮舉所有可能的劃分，計(jì)算量極大。實(shí)際上，大多數(shù)應(yīng)用都采用了流行的啟發(fā)式方法，如k-均值和k-中心算法，漸近的提高聚類質(zhì)量，逼近局部最優(yōu)解。這些啟發(fā)式聚類方法很適合發(fā)現(xiàn)中小規(guī)模的數(shù)據(jù)庫中小規(guī)模的數(shù)據(jù)庫中的球狀簇。為了發(fā)現(xiàn)具有復(fù)雜形狀的簇和對超大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類，需要進(jìn)一步擴(kuò)展基于劃分的方法。使用這個(gè)基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；層次法(hierarchicalmethods)，這種方法對給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。具體又可分為“自底向上”和“自頂向下”兩種方案。例如，在“自底向上”方案中，初始時(shí)每一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)錄都組成一個(gè)單獨(dú)的組，在接下來的迭代中，它把那些相互鄰近的組合并成一個(gè)組，直到所有的記錄組成一個(gè)分組或者某個(gè)條件滿足為止。層次聚類方法可以是基于距離的或基于密度或連通性的。層次聚類方法的一些擴(kuò)展也考慮了子空間聚類。層次方法的缺陷在于，一旦一個(gè)步驟（合并或分裂）完成，它就不能被撤銷。這個(gè)嚴(yán)格規(guī)定是有用的，因?yàn)椴挥脫?dān)心不同選擇的組合數(shù)目，它將產(chǎn)生較小的計(jì)算開銷。然而這種技術(shù)不能更正錯(cuò)誤的決定。已經(jīng)提出了一些提高層次聚類質(zhì)量的方法。代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等；基于密度的方法(density-basedmethods)，基于密度的方法與其它方法的一個(gè)根本區(qū)別是：它不是基于各種各樣的距離的，而是基于密度的。這樣就能克服基于距離的算法只能發(fā)現(xiàn)“類圓形”的聚類的缺點(diǎn)。這個(gè)方法的指導(dǎo)思想就是，只要一個(gè)區(qū)域中的點(diǎn)的密度大過某個(gè)閾值，就把它加到與之相近的聚類中去。代表算法有：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等；圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應(yīng)的圖，圖的節(jié)點(diǎn)對應(yīng)于被分析數(shù)據(jù)的最小單元，圖的邊（或?。?yīng)于最小處理單元數(shù)據(jù)之間的相似性度量。每一個(gè)最小處理單元數(shù)據(jù)之間都會(huì)有一個(gè)度量表達(dá)，這就確保了數(shù)據(jù)的局部特性比較易于處理。圖論聚類法是以樣本數(shù)據(jù)的局域連接特征作為聚類的主要信息源，因而其主要優(yōu)點(diǎn)是易于處理局部數(shù)據(jù)的特性。基于網(wǎng)格的方法(grid-basedmethods)，這種方法首先將數(shù)據(jù)空間劃分成為有限個(gè)單元（cell）的網(wǎng)格結(jié)構(gòu),所有的處理都是以單個(gè)的單元為對象的。這么處理的一個(gè)突出的優(yōu)點(diǎn)就是處理速度很快，通常這是與目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中記錄的個(gè)數(shù)無關(guān)的，它只與把數(shù)據(jù)空間分為多少個(gè)單元有關(guān)。代表算法有：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法；基于模型的方法(model-basedmethods)，基于模型的方法給每一個(gè)聚類假定一個(gè)模型，然后去尋找能夠很好的滿足這個(gè)模型的數(shù)據(jù)集。這樣一個(gè)模型可能是數(shù)據(jù)點(diǎn)在空間中的密度分布函數(shù)或者其它。它的一個(gè)潛在的假定就是：目標(biāo)數(shù)據(jù)集是由一系列的概率分布所決定的。k-means算法接受輸入量k；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對象劃分為k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個(gè)“中心對象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對象任意選擇k個(gè)對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù).k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。K-MEANS有其缺點(diǎn)：產(chǎn)生類的大小相差不會(huì)很大，對于臟數(shù)據(jù)很敏感。改進(jìn)的算法：k—medoids方法。這兒選取一個(gè)對象叫做mediod來代替上面的中心的作用，這樣的一個(gè)medoid就標(biāo)識(shí)了這個(gè)類。K-medoids和K-means不一樣的地方在于中心點(diǎn)的選取，在K-means中，我們將中心點(diǎn)取為當(dāng)前cluster中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值，在K-medoids算法中，我們將從當(dāng)前cluster中選取這樣一個(gè)點(diǎn)——它到其他所有（當(dāng)前cluster中的）點(diǎn)的距離之和最小——作為中心點(diǎn)。1，任意選取K個(gè)對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。2，將余下的對象分到各個(gè)類中去（根據(jù)與medoid最相近的原則）；3，對于每個(gè)類（Oi）中，順序選取一個(gè)Or，計(jì)算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個(gè)Or來代替Oi。這樣K個(gè)medoids就改變了，下面就再轉(zhuǎn)到2。這種算法對于臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不敏感，但計(jì)算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數(shù)據(jù)量。上面提到K-medoids算法不適合于大數(shù)據(jù)量的計(jì)算。Clara算法，這是一種基于采樣的方法，它能夠處理大量的數(shù)據(jù)。Clara算法的思想就是用實(shí)際數(shù)據(jù)的抽樣來代替整個(gè)數(shù)據(jù)，然后再在這些抽樣的數(shù)據(jù)上利用K-medoids算法得到最佳的medoids。Clara算法從實(shí)際數(shù)據(jù)中抽取多個(gè)采樣，在每個(gè)采樣上都用K-medoids算法得到相應(yīng)的（O1,O2…Oi…Ok），然后在這當(dāng)中選取E最小的一個(gè)作為最終的結(jié)果。Clara算法的效率取決于采樣的大小，一般不太可能得到最佳的結(jié)果。在Clara算法的基礎(chǔ)上，又提出了Clarans的算法，與Clara算法不同的是：在Clara算法尋找最佳的medoids的過程中，采樣都是不變的。而Clarans算法在每一次循環(huán)的過程中所采用的采樣都是不一樣的。與上面所講的尋找最佳medoids的過程