免费的建站软件有哪些,滨海新区建设和交通局网站,建立一个官网多少钱,网络营销方法一、什么是聚类分析
1.1概述
无指导的#xff0c;数据集中类别未知类的特征#xff1a; 类不是事先给定的#xff0c;而是根据数据的相似性、距离划分的聚类的数目和结构都没有事先假定。挖掘有价值的客户: 找到客户的黄金客户ATM的安装位置
1.2区别 二、距离和相似系数 …一、什么是聚类分析
1.1概述
无指导的数据集中类别未知类的特征 类不是事先给定的而是根据数据的相似性、距离划分的聚类的数目和结构都没有事先假定。挖掘有价值的客户: 找到客户的黄金客户ATM的安装位置
1.2区别· 二、距离和相似系数
2.1概述
原则: 组内数据有较高相似度、不同组数据不相似相似性的度量(统计学角度): Q型聚类:对样本聚类(行聚类)R型聚类:对变量聚类(列聚类)
2.2Q型聚类(样本聚类、行聚类) 1.样本资料矩阵: 2.定义距离的准则: 3.变量的类型
间隔尺度变量(数值型变量):可加可比有序尺度变量(叙述型变量):不可加可比名义尺度变量(名义型变量):不可加不可比
4.间隔尺度变量(数值型变量) 缺点:数据集中存在变量取值范围相差十分悬殊会造成大数吃小数现象。 数值与指标量纲有关 度量值的标准化:
将初始测量值转换为无单位变量。常用零均值规范化 特例:比例数值变量 5.有序尺度变量
只可以不可加:比如各种排名、等级步骤
6.名义尺度变量(符号变量) 两种类型 二元变量: 只有两个取值变量:如男女、开关、01名义变量: 二元变量推广:如颜色变量(R,G,B) 二元变量计算: 差异矩阵法: 恒定的相似度 对称的二元变量取值01内容同等价值、相同权值 如:男女简单匹配系数 取值不一样(01或10)的个数在所有变量的比重 非恒定的相似度 非对称二元变量:取值01内容重要程度不同 如:病毒阴阳性Jaccard相关系数 取值不一样(01或10)的个数在所有变量(除去取值为00)的比重相似度系数例子(小题计算):名义变量计算(最常用):
7.混合数据类型
现实数据库中包含多类型的数据如何计算 将变量按类型分组对每种类型的变量单独聚类分析但实际中往往不可行。将所有的变量一起处理只进行一次聚类分析。相似度计算 2.3R型聚类(变量聚类、列聚类) 相似系数: 夹角余弦相关系数 夹角余弦 值越大越好 变量间相似系数 相似系数 相似矩阵
三、 类的定义和类间距离
3.1类的定义
定义1:任意元素间距离满足: 适合:团簇状定义2:任意元素,间距离满足(类内平均距离) 适合:团簇状定义3:对于任意元素,存在使得其满足(不要求任意两个元素) 适合:长条状
3.2类间距离 最近距离 与最近距离为 是和合并得到的 实际中不多见避免极大值影响 例子 计算类间距离然后将最小的两个进行合并 最远距离 与最远距离为是和合并得到的 可能被极大值扭曲删除后再聚类 例题:与上面的类似每次选取距离最小的合并的时候取的是max 平均距离 中间距离 重心距离 一个类空间的位置用重心表示两个类重心之间距离为二者的距离 对异常值不敏感结果能稳定
四、基于划分的聚类方法
4.1划分方法
将n个对象划分成k类且满足: 每个聚类内至少包含一个对象每个对象必须属于一个类(模糊划分计划可以放宽要求)划分方法: k-均值:每个聚类用该聚类中对象的平均值表示k-中心点:每个聚类用接近聚类重心的一个对象(真实存在的点)表示
4.2k-均值聚类算法 用类均值表示 不适合处理离散型属性适合处理连续型属性 算法流程: 选取聚类中心:随机从n个数据选择k个对象作为初始聚类中心对剩余的每个对象根据各个聚类中心的距离将其赋给最近的聚类。重新计算每个聚类的平均值(中心)不断重复直到准则函数收敛(减小)收敛准则函数:误差平方和最小 缺点: 局部最优不是全局最优 结果与k的取值有关 不适合发现大小很不相同的簇、凹状的簇 * 只有在簇的平均值被定义的情况下才能使用不适合有类属性的数据。 对噪声、异常点敏感。 示意图例子
4.3k-中心点聚类算法
k-中心点与k-均值算法区别 簇中心评价准则k-均值簇中对象均值(可以是虚点)误差平方和k-中心点接近簇中心的一个对象表示(实际存在的点) 绝对误差 基本策略 随意选择一个代表对象作为中心点将剩余对象按最小距离划分进簇中。重复利用非中心对象代替中心对象若改善聚类的整体距离则进行替代。用代价函数进行估算质量:替代的四种情况
如何判断非代表对象是否能替代当前代表对象,需要对每个非中心点P考虑替换的总代价:若总代价为负则可以替代 4.算法步骤
选取聚类中心:随机从n个数据对象选择k个循环3-5知道聚类不发生变化对剩余的每个对象根据各个聚类中心的距离将其划分给最近的聚类。选择任意非中心对象计算与中心对象交换的成本S。若成本S为负则交换中心对象。
五、基于层次的聚类方法
5.1 总述
给定的数据对象集合进行层次分解根据层次分解的方式层次的方法被分为凝聚、分裂。凝聚层次法(agnes算法) 自底向上一开始将每个对象作为单独的一组然后合并相近的组直到合为一组或到达终止条件分裂层次法(dinan算法) 自底向下所有对象置于一个簇在迭代的每一步一个簇被分裂为更下的簇直到每个对象单独为一个簇或到达某个终止条件计算距离方法 5.2agnes算法
步骤: 每个对象当做一个初始簇repeant 3-4根据两个簇中最近数据点找到最近的两个簇合并两个簇生成新的簇集合until 达到定义的簇的数目例子特点: 算法简单合并会出现问题一旦合并就不能撤销可能会对后续操作产生影响。复杂度比较大O(n^2)
5.3diana算法
簇的直径:一个簇中的任意两个数据点的距离中的最大值平均相异度(平均距离):算法步骤 将所有对象当做一个初始簇
for(int i 1; i k; i){在所以簇中挑选出最大直径的簇C找出C中与其他点平近距离最大的一个点p放入splinter group,剩余点放入old partyRepeat在old party中找出到splinter group比到old party更近的点加入splinter groupUntil 没有新的点被分到splinter groupsplinter group 与 old party 就被分解为两个新的簇
}例题 六、 基于密度的聚类方法
6.1概述
基于密度聚类方法 只要一个区域中点的密度(对象、数据点的数目)超过阈值就将其加到与之相近的聚类中可以过滤噪声、孤立点、发现任意形状的簇代表算法:Dbscan、Optics、Denclue
