《系统聚类分析》课件

系统聚类分析数术将数为组系统聚类分析是据挖掘中一种重要的技，它据点划分不同的或簇数数则每个簇中的据点彼此相似，而不同簇中的据点存在差异课程目标掌握聚类分析基本概念骤理解聚类分析的定义、分类、方法和步学习主流聚类算法层应掌握次聚类、划分聚类、密度聚类、模型聚类的原理和用培养数据分析能力问题对结进评能够运用聚类分析方法解决实际，并果行估聚类分析概述监习将数对组聚类分析是一种无督学方法，用于据集中的象分，组对组对较使同一中的象彼此相似，而不同中的象差异大关数标签聚类分析不需要事先知道任何于据或分类的信息，而是过数内结来现关通分析据的在构发潜在的模式和系聚类分析的应用领域客户细分图像识别将识别图企业可以客户分成不同的群体聚类可以帮助像中的不同购买习惯计对驾驶识别，例如根据或人口统象，例如在自动中道数营销据，以更好地定位活动路和行人文本分析生物信息学将内组数聚类可以类似的文本容分聚类可以用于分析基因表达据将闻识别在一起，例如新文章或社交，具有相似基因表达模式的组媒体帖子分类基因聚类方法分类层次聚类划分聚类密度聚类模型聚类层过层结来将数为预数进数次聚类通构建次构划分聚类据划分先定密度聚类基于据的密度行模型聚类假设据服从某种概对数进组为数数识别较数过来进据行分它可以分义量的簇，并根据据点之聚类，具有高据密度率分布，通建立模型行来数区自上而下和自下而上两种方式间的距离或相似性划分据域的簇聚类层次聚类算法自下而上将为独每个样本视一个立的簇，然后逐步合并距离最近的簇，直到所有样本都归属一个簇自上而下将为该独所有样本视一个簇，然后逐步分割簇，直到每个样本都形成一个立的簇距离度量欧顿采用不同距离度量方法，例如氏距离、曼哈距离、余弦距离等聚类树层过树来观过结次聚类算法通构建聚类直地展示聚类程和果层次聚类的基本步骤数据准备1数数首先，需要准备待聚类的据集确保据类型一致，进预并行必要的处理计算距离矩阵2选计根据定的距离度量方法，算所有样本之间的距离，阵构建初始聚类3并构建距离矩将为独结每个样本视一个立的簇，形成初始聚类果，然开过合并最近簇后始合并程4选择进在每次迭代中，距离最近的两个簇行合并，更新阵终止条件5距离矩当预数阈时达到设的聚类量或合并的簇距离大于某个值，算法停止层次聚类算法实现数据准备1导数进预入据，行处理距离计算2选择合适的距离度量方法聚类过程3树选择数构建聚类，最佳聚类量结果可视化4绘树结制聚类，展示聚类果层库现现过数计过结骤次聚类算法可以利用Python如Scikit-learn实实程主要包括据准备、距离算、聚类程和果可视化四个步层次聚类算法的优缺点优点缺点观计•直易懂•算量大数对•无需指定聚类个•噪声敏感数难数•适用于各种据类型•以处理大据集划分聚类算法预定义簇数量1数数提前确定据集中簇的个初始聚类中心2选择随机初始聚类中心迭代分配3将数每个据点分配到最近的聚类中心更新中心4计重新算每个簇的中心将数为预数划分聚类算法是据集划分先定义量的簇的一种方法该过将数敛算法通迭代方式，据点分配到最近的聚类中心，并更新中心位置，直到达到收条件算法K-Means初始化1选择数为随机K个据点作初始聚类中心分配2将数每个据点分配到与其最近的聚类中心更新3计为重新算每个聚类中心的均值，作新的聚类中心迭代4骤显重复步2和3，直到聚类中心不再发生明变化简单试图将数数该尽K-Means算法是一种但有效的划分聚类算法，它据集划分成K个不同的聚类，每个聚类中的据点都与聚类的中心点可能接近算法原理K-MeansK-Means算法是一种基于距离的划分聚类算法将数为数它据集划分K个簇，每个据点属于距离其最近的簇中心所在的簇过过断敛算法通迭代程不更新簇中心，直到达到收条件算法步骤K-Means初始化聚类中心1选择数为随机k个据点作初始聚类中心计算距离2计数算每个据点到所有聚类中心的距离分配数据点3将数每个据点分配到最近的聚类中心更新聚类中心4计给该重新算每个聚类中心的位置，即所有分配中心的点的平均值重复步骤2-45直到聚类中心不再发生变化过断调数来终结过进计数K-Means算法是一种迭代算法，通不整聚类中心和据点的分配达到最的聚类果在算法运行程中，需要重复行距离算、据点分配和聚类中心更新骤预数步，直到聚类中心不再发生变化，或者达到设的迭代次算法优缺点K-Means优点缺点简单现对算法易懂，易于实初始聚类中心敏感，不同初始导结计值可能致不同果算速度快，效率高，适用于大数数导型据集不适用于非凸据，可能致局部最优解密度聚类算法基于密度的聚类方法1数来进将区密度聚类算法根据据点的密度行聚类，高密度域中的点聚集成一个簇噪声点识别2识别区将们为将它能够低密度域中的点，它视噪声点，并其排结除在聚类果之外非凸形簇3识别杂状数密度聚类算法能够非凸形簇，适用于具有复形的据集算法DBSCAN核心思想将为区区区区基于密度的聚类算法，样本空间划分高密度域和低密度域高密度域代表一个簇，低密度域代表噪声核心参数径围数数Eps邻域半，控制每个样本的邻域范MinPts最小样本，控制一个簇的最小样本量算法步骤数库选择标记该内数则将标记为开归

1.从据中随机一个未被的样本点

2.找出样本点Eps距离的所有样本点，如果量大于MinPts，其核心点

3.从核心点始，递地查找所有在其Eps距内将们标记为离的核心点，并它同一簇优点现状对数预数能够发任意形的簇，噪声据不敏感，不需要先设定簇的量缺点对数选对结当数匀时参敏感，Eps和MinPts的取聚类果影响很大据密度不均，算法效果可能不好算法原理DBSCAN该将数DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法算法据集中的样本划分成不同的簇，每个簇包含高密度的样本点过来识别内DBSCAN通定义核心点、边界点和噪声点簇核心点是其邻域样本数满数内数点量足最小样本要求的点边界点是邻域样本点量不足，但与核心点相邻的点噪声点是既不是核心点，也不是边界点的点算法步骤DBSCAN确定参数1阈设定核心点密度值数设置最小邻域点量构建邻域关系2计算每个样本点的邻域断满判样本点是否足核心点条件识别聚类3开进从核心点始行密度可达性分析将归所有密度可达的样本点入同一聚类处理噪声点4将标记为未被分配到任何聚类的点噪声点算法优缺点DBSCAN优点缺点现状数数选择对结较能够发任意形的簇需要设置两个参，eps和MinPts，参果影响大对数噪声据不敏感对维数于高据，效果可能不好模型聚类算法概率模型将数为基于概率分布的聚类方法，据点视从特定概率分布中生成•高斯混合模型参数估计计数数使用期望最大化EM算法估模型参，例如均值、方差和混合系聚类结果将数们据点分配到最有可能生成它的概率分布，形成不同的聚类高斯混合模型数据点1来自不同的高斯分布混合权重2每个高斯分布的比例高斯分布参数3均值和方差模型拟合4计数估模型参聚类5数进根据据点所属的高斯分布行分类数来数过计权来数高斯混合模型假设据自多个高斯分布的混合每个高斯分布都有自己的均值和方差，代表不同的据簇模型通估每个高斯分布的重、均值和方差拟合据，将数们并据点分配到最有可能生成它的簇算法EM初始化参数1数数随机初始化模型参，例如高斯混合模型中的均值、方差和混合系期望步骤（步）E2当数计数验根据前模型参，算每个据点属于各个聚类中心的概率，即后概率最大化步骤（步）M3计数数根据E步算的概率，更新模型参，使得似然函最大化重复步骤4执数敛显重复行E步和M步，直到模型参收，即不再发生著变化模型聚类算法优缺点灵活性高精度高杂状数模型聚类算法可以处理复形的据集，例模型聚类算法通常比其他聚类算法具有更高的数为数杂如非球形据精度，因它可以更好地捕捉据之间的复关系复杂度高时间消耗大现数调较杂计较对规数模型聚类算法的实和参整比复，需模型聚类算法的算量大，于大模据专识验训练时要更深的业知和经集而言，需要更长的间聚类算法选择数据类型数据分布聚类目标计算效率对数数选择数椭圆数较于值型据，可以K-如果据呈球形或形分布如果需要确定特定量的聚类K-Means算法效率高，但较对数Means、DBSCAN等算法，K-Means算法效果好，可以使用K-Means算法于大型据集，可能需要考对数对规则数现状虑于文本据，可以使用基于于非球形或不分布的如果希望发不同形或大小其他算法DBSCAN算法的词计对较文本特征的聚类算法，如袋据，DBSCAN等算法更适合的聚类，可以使用DBSCAN或算效率相低，但可以发层现杂状模型次聚类算法复形的聚类聚类算法评估轮廓系数指数指数Calinski-Harabasz Davies-Bouldin数数评内紧数测轮廓系衡量样本与其所属簇的相似度，同Calinski-Harabasz指估簇样本的Davies-Bouldin指量簇之间的重叠程时虑考样本与其最近的其他簇的距离密程度，以及簇之间样本的分散程度度，越小越好，表示簇之间的分离度越高聚类算法应用实例领应场营销细图聚类分析在各个域得到广泛用，如市、客户分、识别举场营销过像、生物信息学等例而言，在市中，可以通客购买为将为进户行、偏好等信息，客户划分不同的群体，以便行针对营销更有性的策略来识别在生物信息学中，聚类分析可以用基因表达模式，从而了为诊断疗解不同基因之间的相互作用，疾病和治提供新的思路总结与展望聚类分析方法未来发展趋势

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22.应数时来系统聚类分析广泛用于不同随着大据代到，聚类分领数术将续域，包括据挖掘、机器学析技持发展，并朝着更习计进和统分析高效、更智能的方向演应用领域研究方向

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44.将挥来聚类分析发更重要的作用未需要探索更多新的聚类算为杂问题应场满，解决更多复提供支法和用景，以足实际需持求参考文献相关书籍相关网站•数术•习课据挖掘概念与技斯坦福大学机器学程•习•数竞赛机器学Kaggle据科学平台•计习•维统学方法基百科。