聚类分析原理及步骤.pdf

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1、聚类分析原理及步骤 将未知数据按相似程度分类到不同得类或簇得过程 1 传统得统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类与模糊聚类等。采用k-均值、-中心点等算法得聚类分析工具已被加入到许多著名得统计分析软件包中,如 SPSS、SS 等。典型应用 1 动植物分类与对基因进行分类 2 在网上进行文档归类来修复信息 3 帮助电子商务得用户了解自己得客户,向客户提供更合适 得服务 主要步骤 1 数据预处理选择数量,类型与特征得标度（(依据特征选择与抽取)特征选择选择重要得特征，特征抽取把输入得特征转化为一个新得显著特征,它们经常被用来获取一个合适得特征集来为避

2、免“维数灾”进行聚类)与将孤立点移出数据(孤立点就就是不依附于一般数据行为或模型得数据)2 为衡量数据点间得相似度定义一个距离函数既然相类似性就就是定义一个类得基础,那么不同数据之间在同一个特征空间相似度得衡量对于聚类步骤就就是很重要得,由于特征类型与特征标度得多样性,距离度量必须谨慎,它经常依赖于应用,例如,通常通过定义在特征空间得距离度量来评估不同对象得相异性,很多距离度都应用在一些不同得领域一个简单得距离度量,如 Elidan 距离，经常被用作反映不同数据间得相异性,一些有关相似性得度量,例如 PMC 与 SM,能够被用来特征化不同数据得概念相似性,在图像聚类上,子图图像得误差更正能够被

3、用来衡量两个图形得相似性 3 聚类或分组将数据对象分到不同得类中【划分方法(划分方法一般从初始划分与最优化一个聚类标准开始,Cip Csering与uzzy luterin就就是划分方法得两个主要技术,Cris lstering，它得每一个数据都属于单独得类;Fuz Cluting,它得每个数据可能在任何一个类中)与层次方法（基于某个标准产生一个嵌套得划分系列,它可以度量不同类之间得相似性或一个类得可分离性用来合并与分裂类)就就是聚类分析得两个主要方法,另外还有基于密度得聚类,基于模型得聚类,基于网格得聚类】4 评估输出评估聚类结果得质量（它就就是通过一个类有效索引来评价，,一般来说，几何性质

4、,包括类间得分离与类内部得耦合,一般都用来评价聚类结果得质量，类有效索引在决定类得数目时经常扮演了一个重要角色,类有效索引得最佳值被期望从真实得类数目中获取,一个通常得决定类数目得方法就就是选择一个特定得类有效索引得最佳值，这个索引能否真实得得出类得数目就就是判断该索引就就是否有效得标准,很多已经存在得标准对于相互分离得类数据集合都能得出很好得结果,但就就是对于复杂得数据集，却通常行不通,例如,对于交叠类得集合。)聚类分析得主要计算方法原理及步骤 划分法 1 将数据集分割成 K 个组（每个组至少包含一个数据且每一个数据纪录属于且仅属于一个分组）,每个组成为一类 2 通过反复迭代得方法改变分组,

5、使得每一次改进之后得分组方案都较前一次好（标准就就就是：同一分组中得记录越近越好,而不同分组中得纪录越远越好,使用这个基本思想得算法有：MEANS 算法、K-MEDODS 算法、CLARANS 算法）层次法 1“自底向上”方案将每个数据单独作为一组，通过反复迭代得方法，把那些相互邻近得组合并成一个组,直到所有得记录组成一个分组或者某个条件满足为止,代表算法有:BICH 算法、CRE 算法、MEEON 算法等 2“自顶向下”方案 主要算法原理及步骤 K-MEANS 算法 k-means 算法接受输入量 ；然后将个数据对象划分为 k 个聚类以便使得所获得得聚类满足：同一聚类中得对象相似度较高；而不

6、同聚类中得对象相似度较小。聚类相似度就就是利用各聚类中对象得均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算得。k-meas 算法得工作过程说明如下:1从个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心得相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似得(聚类中心所代表得）聚类;计算每个所获新聚类得聚类中心(该聚类中所有对象得均值)；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数、k 个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能得紧凑,而各聚类之间尽可能得分开。K-MOD算法-MEANS 有其缺点：产生类得大小相差不会很大,对于脏

7、数据很敏感。改进得算法:kmedods 方法：选取一个对象叫做meid来代替上面得中心得作用，这样得一个i就标识了这个类。步骤:(1)、任意选取 K 个对象作为doids(O1,O2,Ok)。以下就就是循环得:(2)、将余下得对象分到各个类中去(根据与 medoid最相近得原则);(3）、对于每个类（Oi)中,顺序选取一个 Or,计算用代替i 后得消耗E(Or)。选择 E 最小得那个 Or 来代替 Oi。这样 K 个doids就改变了，下面就再转到 2。（4)、这样循环直到 K 个doids 固定下来。这种算法对于脏数据与异常数据不敏感,但计算量显然要比 K 均值要大，一般只适合小数据量 la

8、ra 算法 K-medod算法不适合于大数据量得计算,Clra 算法得思想就就就是用实际数据得抽样来代替整个数据,然后再在这些抽样得数据上利用 Kmedois 算法得到最佳得edoids。Clara 算法从实际数据中抽取多个采样,在每个采样上都用 K-mdois 算法得到相应得（O1,O2OiO),然后在这当中选取 E 最小得一个作为最终得结果。Clan算法 Ca算法得效率取决于采样得大小,一般不太可能得到最佳得结果 在 Cla算法得基础上,又提出了 Claras 得算法，与lar算法不同得就就是:在 Caa 算法寻找最佳得 medois 得过程中,采样都就就是不变得。而 Clrans 算法在每一次循环得过程中所采用得采样都就就是不一样得。与上次课所讲得寻找最佳 medods 得过程不同得就就是,必须人为地来限定循环得次数