《数据挖掘层次聚类》课件

数据挖掘之层次聚类层次聚类是一种常用的无监督学习算法，它将数据点组织成一个层次化的树状结构这种方法基于数据点之间的距离或相似性，将相似的数据点分组，形成一个树状层次结构by聚类分析概述数据挖掘技术数据分组

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2.12聚类分析是一种重要的数据挖掘技术，用于将数据分成不同这些组被称为簇，每个簇包含相似的数据点，而不同簇的数的组据点差异较大无监督学习数据分析

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4.34聚类分析是一种无监督学习方法，因为它不需要事先知道数聚类分析可用于发现数据中的模式、结构和趋势，帮助人们据点的类别更好地理解数据聚类分析的应用场景客户细分文档分析将客户群分成不同的群体，根据不同将文本内容进行分类，例如新闻报道的特征提供个性化的服务、产品评论或社交媒体帖子图像识别市场研究将图像分成不同的类别，例如人脸识分析不同消费群体，了解他们的需求别、物体检测或场景分类和偏好，为产品开发和营销策略提供指导聚类分析的步骤数据预处理1清洗数据，处理缺失值和异常值，将数据转化为适合聚类的形式选择聚类算法2根据数据特征和分析目标，选择合适的聚类算法，例如层次聚类、K均值聚类等确定聚类参数3设置聚类算法的参数，例如聚类数量、距离度量方法等执行聚类分析4使用选定的算法和参数对数据进行聚类，得到聚类结果评估聚类结果5使用评估指标评价聚类结果的质量，例如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等结果可视化6将聚类结果可视化，以便更直观地理解数据结构和聚类结果聚类算法的分类划分式聚类层次式聚类密度式聚类模型式聚类将数据划分为不同的簇，每个通过一系列嵌套的簇来组织数根据数据点的密度来划分簇，假设数据是由某个概率模型生数据点只属于一个簇，例如k-据，从单个点开始，逐渐合并例如DBSCAN算法成的，然后根据模型来划分数means算法或分裂为更大的簇，例如凝聚据，例如高斯混合模型层次聚类和分裂层次聚类层次聚类算法简介层次聚类是一种常见的聚类方法，它将数据点逐级地合并或分裂成不同的簇层次聚类算法不需要预先指定簇的个数，而是通过构建一个层次化的树状结构来表示数据点的聚类关系层次聚类算法可以分为凝聚型和分裂型两种，根据不同的距离度量和合并或分裂策略，产生了不同的层次聚类算法层次聚类的特点层次结构自下而上或自上而下层次聚类算法将数据点逐层合并根据算法的不同，层次聚类可以或拆分，形成树状结构，直观地从单个数据点开始向上合并，也显示数据之间的层次关系可以从整体数据开始向下拆分，两种方法都能形成层次结构易于理解和解释灵活性和可视化层次聚类结果易于理解，可以根层次聚类算法灵活，可根据不同据树状图直观地分析数据分组，的距离度量和合并策略调整聚类有助于理解数据的内在结构结果，方便数据可视化分析层次聚类的优缺点优点优点缺点缺点层次聚类能够直观地展示数据层次聚类不需要事先设定聚类层次聚类对数据噪声敏感，容层次聚类算法时间复杂度较高之间的层次关系，便于理解和个数，算法本身可以确定最佳易受到噪声的影响，处理大规模数据集时效率较分析数据的聚类结果低层次聚类算法原理数据准备1将数据进行预处理和特征提取距离计算2使用适当的距离度量计算数据点之间的距离聚类构建3根据距离矩阵进行聚类终止条件4直到满足预定的终止条件，例如达到指定数量的聚类层次聚类算法通过迭代地合并或分裂数据点来构建层次结构的聚类结果该过程通常涉及计算数据点之间的距离，然后将距离最近的点合并或将距离最远的点分裂凝聚聚类算法合并过程自下而上合并过程基于簇之间的距离度量常用距离度量方法包括欧氏距将所有数据点最初视为独立的簇逐步合并距离最近的簇，直到离、曼哈顿距离和余弦距离等所有数据点都被合并到一个大簇中分裂聚类算法从整体开始树状结构迭代划分分裂聚类算法从包含所有数据的单个簇开始分裂聚类算法生成一个树状结构，称为树状在每次迭代中，算法选择一个簇并将其划分，然后将其递归地划分为更小的簇，直到满图，它显示了簇如何随着递归划分而演变为两个子簇，直到每个簇都包含单个数据点足预定义的终止条件层次聚类的终止条件距离阈值最大簇数量12当两个簇之间的距离小于预设当聚类数量达到预定的最大值的阈值时，停止合并操作时，停止合并操作稳定性预设条件34当连续几次合并操作都没有显根据实际应用需求，设置其他著改变簇的结构时，停止合并条件作为终止标准操作层次聚类的输出结果层次聚类算法最终会生成一个树状图，也称为树状图或谱系图它展示了所有样本在不同距离阈值下的聚类结果树状图的横轴代表样本，纵轴代表样本之间的距离每个节点代表一个聚类，节点之间的连线代表聚类之间的关系通过观察树状图，我们可以识别出不同距离阈值下最佳的聚类结果，并根据实际需求选择合适的聚类数量层次聚类的可视化层次聚类结果通常用树状图（Dendrogram）表示树状图显示了样本之间的层次关系，以及每个样本在不同层次的聚类情况用户可以通过树状图直观地了解聚类过程，以及不同层次的聚类结果层次聚类的评估指标轮廓系数兰德指数衡量样本点与其所属簇的相似度比较聚类结果与真实标签的匹配和与其他簇的差异性，数值越高程度，数值越高越好越好调整兰德指数卡林斯基哈拉巴斯指数-考虑随机聚类的影响，数值越高衡量簇间距离和簇内距离的比值越好，数值越高越好层次聚类的距离度量欧式距离曼哈顿距离最常用的距离度量方法之一，计算两个样本点计算两个样本点在坐标轴上的绝对距离之和，之间的直线距离也称为“出租车距离”相关系数余弦距离衡量两个样本点之间的线性相关程度，取值范通过计算两个样本点向量之间的夹角余弦值来围为-1到1衡量相似度单连接聚类最近邻方法链式效应12单连接聚类使用两个簇中最接单连接聚类容易受到噪声数据近的两个样本之间的距离作为的影响，导致链式效应，将离两个簇之间的距离散的簇连接在一起适用场景优点34适用于数据集中存在长而细的对数据集中存在的噪声数据具簇或非球形簇的情况有较强的鲁棒性完全连接聚类定义优点完全连接聚类是一种层次聚类方法，它将完全连接聚类对噪声数据的鲁棒性较强，两个簇之间的距离定义为簇中所有样本对因为它不容易受到离群点的影响之间的最大距离该方法能够识别出具有明显界限的簇，因该方法倾向于生成紧凑的簇，因为只有当为它要求所有样本之间的距离都比较小才所有样本之间的距离都比较小时，两个簇能合并才会被合并平均连接聚类平均距离距离计算平均连接聚类使用两个聚类中所该方法计算两个聚类中所有样本有样本对之间的平均距离来计算对之间的距离的平均值，并使用两个聚类之间的距离该平均值作为两个聚类之间的距离平衡性稳定性平均连接聚类在平衡不同大小的它对离群值的影响比单连接聚类聚类方面比单连接聚类效果更好更小，因此更稳定中心连接聚类中心连接聚类算法应用场景中心连接聚类基于两个簇的中心距离进行聚类适用于数据分布较为均匀的场景，如客户群体分析最小方差法Ward最小方差法树状图数据点距离聚类效果选择使合并后的组内方差最小使用树状图直观地展示聚类过通过计算数据点之间的距离来该方法能有效地减少组内方差的那两个组进行合并程衡量组内方差，提高聚类效果层次聚类的应用实例层次聚类在很多领域都有广泛应用，例如客户细分、图像分割、文本聚类等例如，在客户细分中，可以使用层次聚类将客户群体划分为不同的细分市场，从而制定更有针对性的营销策略聚类结果的解释数据特征业务意义分析聚类结果，确定每个聚类中数据样本的将聚类结果与业务背景相结合，解释聚类的共同特征，从而对聚类结果进行解释实际意义，例如客户细分、市场分析等异常值分析聚类质量评估观察聚类结果中是否存在异常值，分析原因利用不同的指标对聚类结果进行评估，以确并进行处理定聚类结果的质量层次聚类的优化方法算法优化并行计算参数调整优化算法，例如使用更快的距离计算方法、将层次聚类算法分解到多个处理器上并行执优化算法参数，例如距离度量方法、聚类阈压缩数据规模、减少冗余计算行，加速运算速度值，以提高聚类效果层次聚类的案例分析客户细分根据客户的购买历史、人口统计信息和行为数据进行聚类，将客户划分为不同的群体，以便更好地制定营销策略图像识别对图像数据集进行聚类，将具有相似特征的图像分组，用于图像搜索、目标识别和图像分类基因表达分析对基因表达数据进行聚类，识别具有相似表达模式的基因，用于疾病诊断和药物开发文本分析对文本数据进行聚类，识别具有相似主题的文本，用于文档分类、情感分析和主题建模层次聚类的发展趋势更高效的算法更强大的功能更广泛的应用研究人员一直在努力改进层次聚类算法的近年来，层次聚类算法的功能不断增强，随着大数据时代的到来，层次聚类算法在效率，例如，通过使用并行计算和分布式例如，结合了其他机器学习技术的混合方各个领域得到越来越广泛的应用，例如，计算技术来处理大型数据集法，以及处理高维数据的算法生物信息学、金融分析、图像处理等总结与展望优势与局限应用前景研究方向

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3.123层次聚类直观易懂，便于理解聚类过层次聚类广泛应用于市场细分、客户提高层次聚类算法效率，减少计算复程画像、文本聚类等领域杂度但对于高维数据和大型数据集，其效未来将与其他数据挖掘技术结合，实探索新的距离度量方法，提升聚类结率较低现更智能的聚类分析果的准确性参考文献书籍数据挖掘、机器学习和统计学方面的书籍，例如《数据挖掘概念与技术》和《统计学习方法》期刊数据挖掘和机器学习领域的重要期刊，如《数据挖掘与知识发现》、《机器学习研究》网站数据挖掘相关领域的专业网站，如Kaggle、UCI机器学习库、斯坦福机器学习课程。