游戏数据讲义聚类分析TwoSteps

第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它将数据集划分成若干个类或簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。

本实验旨在通过实际操作，了解并掌握聚类分析的基本原理，并对比分析不同聚类算法的性能。

二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集：Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法：1. K-means算法2. 聚类层次算法（Agglomerative Clustering）3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。

（2）使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类数为3。

（3）计算聚类中心，并计算每个样本到聚类中心的距离。

（4）绘制聚类结果图。

2. 聚类层次算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。

（2）使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类，设置链接方法为'ward'。

（3）计算聚类结果，并绘制树状图。

3. DBSCAN算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。

（2）使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类，设置邻域半径为0.5，最小样本数为5。

（3）计算聚类结果，并绘制聚类结果图。

五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，每个簇包含3个样本。

从聚类结果图可以看出，K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇，但存在一些噪声点。

2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇，与K-means算法的结果相同。

从树状图可以看出，聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支，说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。

IBM SPSS Modeler 实验一、聚类分析在数据挖掘中，聚类分析关注的内容是一些相似的对象按照不同种类的度量构造成的群体。

聚类分析的目标就是在相似的基础上对数据进行分类。

IBM SPSS Modeler提供了多种聚类分析模型，其中主要包括两种聚类分析，K-Mean 聚类分析和Kohonen聚类分析，下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。

1、K-Means聚类分析实验首先进行K-Means聚类实验。

（1）启动SPSS Modeler 14.2。

选择“开始”→“程序”→“IBM SPSS Modeler 14.2”→“IBM SPSS Modeler 14.2”，即可启动SPSS Modeler程序，如图1所示。

图1 启动SPSS Modeler程序（2）打开数据文件。

首先选择窗口底部节点选项板中的“源”选项卡，再点击“可变文件”节点，单击工作区的合适位置，即可将“可变文件”的源添加到流中，如图2所示。

右键单击工作区的“可变文件”，选择“编辑”，打开如图3的编辑窗口，其中有许多选项可供选择，此处均选择默认设定。

点击“文件”右侧的“”按钮，弹出文件选择对话框，选择安装路径下“Demos”文件夹中的“DRUG1n”文件，点击“打开”，如图4所示。

单击“应用”，并点击“确定”按钮关闭编辑窗口。

图2 工作区中的“可变文件”节点图3 “可变文件”节点编辑窗口图4 文件选择对话框图5 工作区中的“表”节点（3）借助“表（Table）”节点查看数据。

选中工作区的“DRUG1n”节点，并双击“输出”选项卡中的“表”节点，则“表”节点出现在工作区中，如图5所示。

运行“表”节点（Ctrl+E或者右键运行），可以看到图6中有关病人用药的数据记录。

该数据包含7个字段（序列、年龄(Age)、性别(Sex)、血压(BP)、胆固醇含量(Cholesterol)、钠含量(Na)、钾含量(K)、药类含量(Drug)），共200条信息记录。

IBM SPSS Modeler 实验一、聚类分析在数据挖掘中，聚类分析关注的内容是一些相似的对象按照不同种类的度量构造成的群体。

聚类分析的目标就是在相似的基础上对数据进行分类。

IBM SPSS Modeler提供了多种聚类分析模型，其中主要包括两种聚类分析，K-Mean 聚类分析和Kohonen聚类分析，下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。

1、K-Means聚类分析实验首先进行K-Means聚类实验。

（1）启动SPSS Modeler 14.2。

选择“开始”→“程序”→“IBM SPSS Modeler 14.2”→“IBM SPSS Modeler 14.2”，即可启动SPSS Modeler程序，如图1所示。

图1 启动SPSS Modeler程序（2）打开数据文件。

首先选择窗口底部节点选项板中的“源”选项卡，再点击“可变文件”节点，单击工作区的合适位置，即可将“可变文件”的源添加到流中，如图2所示。

右键单击工作区的“可变文件”，选择“编辑”，打开如图3的编辑窗口，其中有许多选项可供选择，此处均选择默认设定。

点击“文件”右侧的“”按钮，弹出文件选择对话框，选择安装路径下“Demos”文件夹中的“DRUG1n”文件，点击“打开”，如图4所示。

单击“应用”，并点击“确定”按钮关闭编辑窗口。

图2 工作区中的“可变文件”节点图3 “可变文件”节点编辑窗口图4 文件选择对话框图5 工作区中的“表”节点（3）借助“表（Table）”节点查看数据。

选中工作区的“DRUG1n”节点，并双击“输出”选项卡中的“表”节点，则“表”节点出现在工作区中，如图5所示。

运行“表”节点（Ctrl+E或者右键运行），可以看到图6中有关病人用药的数据记录。

该数据包含7个字段（序列、年龄(Age)、性别(Sex)、血压(BP)、胆固醇含量(Cholesterol)、钠含量(Na)、钾含量(K)、药类含量(Drug)），共200条信息记录。

聚类算法详解
聚类算法是一种将数据集中的对象分组成相关性较高的子集的技术。

该算法寻找数据点之间的相似性，并根据这些相似性将它们划分到不同的群组中。

常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类。

其中，K均值聚类是一种基于距离的聚类方法，它将数据点划分到K个聚类中心，使得每个数据点到其所属聚类中心的距离最小化。

层次聚类是通过建立数据点之间的层次结构来进行聚类，它可以是自下而上的聚合聚类或自上而下的分裂聚类。

密度聚类是基于密度的聚类方法，它通过定义一个密度阈值来划分数据点，将高密度区域视为聚类。

聚类算法在许多应用领域中都有广泛的应用，如市场细分、社交网络分析和图像处理等。

它可以帮助我们揭示数据的内在结构，发现相似的样本，并提供有关数据集的全局概览。

需要注意的是，聚类算法需要根据实际问题选择适当的算法和参数。

此外，为了确保聚类结果的质量，还需要对数据进行预处理，如特征选择、特征缩放和异常值处理等。

总之，聚类算法是一种重要的数据分析技术，它可以帮助我们理解数据集中的模式和关系。

通过应用适当的算法，我们可以从复杂的数据中提取有用的信息，并为进一步的分析和决策提供支持。

python数据分析之聚类分析（clusteranalysis）何为聚类分析聚类分析或聚类是对⼀组对象进⾏分组的任务，使得同⼀组（称为聚类）中的对象（在某种意义上）与其他组（聚类）中的对象更相似（在某种意义上）。

它是探索性数据挖掘的主要任务，也是统计数据分析的常⽤技术，⽤于许多领域，包括机器学习，模式识别，图像分析，信息检索，⽣物信息学，数据压缩和计算机图形学。

聚类分析本⾝不是⼀个特定的算法，⽽是要解决的⼀般任务。

它可以通过各种算法来实现，这些算法在理解群集的构成以及如何有效地找到它们⽅⾯存在显着差异。

流⾏的群集概念包括群集成员之间距离较⼩的群体，数据空间的密集区域，间隔或特定的统计分布。

因此，聚类可以表述为多⽬标优化问题。

适当的聚类算法和参数设置（包括距离函数等参数）使⽤，密度阈值或预期聚类的数量）取决于个体数据集和结果的预期⽤途。

这样的聚类分析不是⾃动任务，⽽是涉及试验和失败的知识发现或交互式多⽬标优化的迭代过程。

通常需要修改数据预处理和模型参数，直到结果达到所需的属性。

常见聚类⽅法常⽤的聚类算法分为基于划分、层次、密度、⽹格、统计学、模型等类型的算法，典型算法包括K均值（经典的聚类算法）、DBSCAN、两步聚类、BIRCH、谱聚类等。

K-means聚类算法中k-means是最常使⽤的⽅法之⼀，但是k-means要注意数据异常：数据异常值。

数据中的异常值能明显改变不同点之间的距离相识度，并且这种影响是⾮常显著的。

因此基于距离相似度的判别模式下，异常值的处理必不可少。

数据的异常量纲。

不同的维度和变量之间，如果存在数值规模或量纲的差异，那么在做距离之前需要先将变量归⼀化或标准化。

例如跳出率的数值分布区间是[0,1]，订单⾦额可能是[0,10000 000]，⽽订单数量则是[0,1000]，如果没有归⼀化或标准化操作，那么相似度将主要受到订单⾦额的影响。

DBSCAN有异常的数据可以使⽤DBSCAN聚类⽅法进⾏处理，DBSCAN的全称是Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，中⽂含义是“基于密度的带有噪声的空间聚类”。

机器学习中的聚类分析和主成分分析机器学习是当前最火热的研究领域之一，涵盖了许多不同的算法和技术。

其中两个最常见的技术是聚类分析和主成分分析。

这两种技术旨在从数据中提取有用的信息，继而推导出统计学上的结论。

一、聚类分析聚类分析是一种将对象分成相似组或类的方法。

它是一种监督学习技术，通常用于无法预测结果的情况。

聚类分析不需要预处理的数据，并且可以发现未知的关联关系。

聚类分析可以应用于许多不同的领域，例如医疗和金融。

在聚类分析中，有两种常见的方法：分层聚类和k-means聚类。

在分层聚类中，开始时每个对象都是一个独立的组，然后递归地合并相似的组，直到只剩下一个大组。

在k-means聚类中，先选取k个数据点作为初始聚类中心，然后将其他数据点归类到最近的聚类中心。

再普遍一点，聚类的方法有层次法，基于分裂的方法，密度聚类，光谱聚类等等。

聚类分析有许多优点。

它可以帮助人们确定数据中存在的未知关系。

它可以挖掘数据中有关系统或组之间关系的信息。

此外，聚类分析可以通过有用信息的提取，减少噪音和不相关的数据。

二、主成分分析主成分分析是一种变量之间线性关系的降维方法。

它是一种无监督学习技术，可以帮助人们去除数据中的冗余信息。

它通过将高维数据集转换为低维数据集，来分析数据，拟合数据，并从复杂数据集中提取出关键的信号和趋势。

主成分分析背后的数学原理是矩阵分解。

它可以把多个变量组合成一个或多个新变量，并将数据压缩到其最主要的成分上。

这种分析可以帮助人们减少不需要的特征变量，将变量减少到可以准确描述问题的范围内。

主成分分析可以应用于许多不同的领域，例如自然语言处理和视觉识别。

主成分分析也有许多优点。

它可以帮助人们在数据中找到隐藏的信息。

它可以发现数据中的共性并最大化它们。

此外，主成分分析可以基于原始数据的任意形式，使用统计量和测量，而不需要预处理。

三、聚类分析和主成分分析的应用聚类分析和主成分分析可以应用于许多领域。

例如，在医疗研究领域，聚类分析可以帮助医生确定哪些病人的病情相近，然后对他们进行相同的治疗。

目录第一节摘要 (2)第二节介绍 (2)第三节统计方法 (3)第四节两步聚类方法的分析 (3)第五节案例研究 (7)第六节输入 (7)第七节输出 (8)第八节讨论 (10)第九节结论 (11)第一节摘要本文利用SPSS两步聚类的方法将现有的数据分为三个集群以分析银行客户的信息。

对于我们的案例研究，这个方法是完美的，因为与其他经典聚类方法相比，两步聚类方法采用混合数据（包括连续和分类变量），它也发现了最优数量的集群。

两步聚类方法创建三个客户的配置文件，最大的一组包括最有资历（与银行合作时间悠久）的客户，其信用卡申请的目的是教育或者公司业务。

第二组主要包括拥有房产的客户，但主要是失业，他们信用卡申请的目的在于再培训或者添置家庭用品。

第三组主要是包括那些拥有未知属性的人，他们申请额度的目的在于购买汽车、添置电视或者教育。

本文所涉及的研究目的主要在于便于本行更好的管理以加强公司的利润空间。

第二节介绍在不同的领域中，不同的应用程都序可以使用聚类算法。

然而,大多数的这些算法只处理数值数据和分类数据。

然而,现实世界的数据可能包含数值和分类属性。

两步聚类的方法是SPSS中解决这个问题的一个途径之一。

在本文中,我们打算从一个银行提供的公共数据集中使用两部聚类的方法来确定银行客户的资料。

该方法的优势在于可以确定适当数量的集群,所以我们的目标是找到这个概要文件的数量,有效地管理现有的和可能存在的客户。

在下面几节中,我们介绍两步聚类的方法和案例研究中的输入、输出和结果的分析。

第三节统计方法数据分组(或数据集群)是一种方法,可以形成具有类似特征的类的对象。

集群通常是与分类混淆,但有一个主要的区别,即分类时,对象被分配到预定义的类,而在集群的情况下,必须定义这些类。

我们预计数据时使用集群技术自然得分组到不同的类别。

集群类别的物品有很多共同的特点,例如,客户、事件等等。

如果问题是复杂的,在聚类数据前,其他数据挖掘技术也可以应用(如神经网络和决策树)。