《数据挖掘层次聚类》课件

《数据挖掘层次聚类》课件PPT数据挖掘的概述以及层次聚类算法的介绍，包括算法分类、自顶向下和自底向上聚类算法、距离度量、优缺点、应用场景等数据挖掘概述数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式和知识的过程，利用统计学、机器学习和数据库技术等方法来探索数据中的规律层次聚类介绍层次聚类是一种将数据分成层次性簇的聚类算法，通过计算数据之间的相似性来构建聚类层次结构层次聚类算法分类层次聚类算法分为自顶向下和自底向上两大类，每种类别都有各自的优缺点和适用场景自顶向下聚类算法层次聚类1Divisive将所有样本归为一个簇，然后逐渐将其细分为更小的簇，直到满足停止条件基于距离的自顶向下聚类2通过计算数据点之间的距离来划分簇，常见的方法包括最短距离、最长距离和平均距离等基于密度的自顶向下聚类3根据样本点的密度来划分簇，常见的方法包括和DBSCAN OPTICS自底向上聚类算法层次聚类1Agglomerative将每个数据点视为一个簇，然后逐渐合并相邻的簇，直到达到指定的聚类数目基于距离的自底向上聚类2通过计算簇之间的距离来合并簇，常见的方法包括最短距离、最长距离和平均距离等基于密度的自底向上聚类3根据样本点的密度来合并簇，常见的方法包括和DENCLUE HDBSCAN距离度量距离度量是衡量两个数据点之间相似性的方法，常用的度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等层次聚类的优缺点优点缺点12自动发现层次结构、不需要预先指定聚类对噪声和离群值敏感、计算复杂度较高、数目、适用于小样本集和大样本集难以处理高维数据层次聚类的应用场景市场细分通过层次聚类可以将市场细分为不同的群体，从而为企业制定有针对性的营销策略生物分类层次聚类可以帮助生物学家对物种进行分类和研究社交网络分析利用层次聚类可以发现社交网络中的社群和关系。