数据挖掘 第8章 聚类分析：基本概念和算法

数据挖掘中的聚类分析方法随着计算机应用的普及，信息系统产生的数据量日益增大，如何有效地利用巨量的原始数据分析现状和预测未来，己经成为人类面临的一大挑战。

由此数据挖掘技术应运而生并得以迅猛发展，这是快速增长的数据量和日益贫乏的信息量之间矛盾运动的必然结果。

数据挖掘(DataMining),又称为数据库中的知识发现(简称KDD),是从大量数据中提取可信的、新颖的、有效的并能被人们理解的模式的处理过程。

数据挖掘是一门新兴的技术，它以数据库技术作为基础，把逻辑学、统计学、机器学习、模糊学、可视化计算等多门学科的成果综合在一起，进行如何从数据库中得到有用信息的研究。

数据挖掘技术得到了人们的普遍关注，广泛应用于银行金融、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。

聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域。

所谓聚类，就是把没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干类，使类内样本的相似性尽可能大，而类间样本的相似性尽量小，是一种无监督的学习方法。

聚类分析通常是在没有先验知识支持的前提下进行的，它所要解决的就是在这种前提下，实现满足要求的类的聚合。

聚类分析的研究主要集中在聚类算法上，产生性能好而且实用的聚类算法是其终极目的。

聚类是一个富有挑战性的研究领域，采用基于聚类分析方法的数据挖掘在实践中己取得了较好的效果，在实际操作中往往不是采用单一的手段，而是采用多种手段和方法相结合根据潜在的各项应用，数据挖掘对聚类的典型要求有以下9个方面：⑴可伸缩性可伸缩性是指算法不论对于小数据集还是对于大数据集，都应是有效的在很多聚类算法当中，对于数据对象小于200个的小数据集合性很好，而对于包含成千上万个数据对象的大规模数据库进行聚类时，将会导致有不同的偏差结果。

此外，可伸缩性算法应该随着数据库大小的变化，其运行时间应该线性变化。

(2)处理不同字段类型的能力算法不仅要能处理数值型数据，还要有处理其它类型字段的能力，包括分类标称类型(catalog流Viminal),序数型(ordinal),二元类型(binary),或者这些数据类型的混合。

聚类分析算法
聚类分析是一种数据挖掘技术，它可以从大量数据中发现联系，建立相似的类别，以便于进一步理解数据的结构和特征。

简而言之，聚类分析是将相似的数据分组，以便更详细地了解数据结构，以及数据之间的关系。

聚类分析技术可以帮助人们从数据中发现有趣的结构，或者发现数据之间的联系，可以用于许多不同的应用，比如市场分析，客户分析，社会网络分析，生物信息学，图像分析等等。

聚类分析的过程主要包括几个步骤：首先，选择数据集，然后为数据定义一个相似度函数，利用这个函数来确定数据之间的相似度；接着，使用聚类算法（如K-means或其他）将数据分成不同的类别；最后，进行结果评估，以确定聚类分析算法的有效性。

聚类分析技术对于许多不同的应用都有重要的作用，它可以帮助我们发现数据之间的联系，更好地理解数据，并让我们更加容易地发现有价值的信息。

因此，聚类分析技术是数据挖掘的一个重要工具，可以帮助我们更好地利用数据来解决实际问题。

第8 章聚类分析在自然与社会科学研究中,存在着大量分类研究的问题，如病虫害种群消长演替规律的研究中，需要从生态系统出发，构造其数量、时间和空间关系的分类模式，以此来研究病虫害的发生规律。

聚类分析就是其分类研究的方法之一。

聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法。

聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类中的个体差异很大。

根据分类对象的不同可分为样品聚类和变量聚类。

1)样品聚类样品聚类在统计学中又称为 Q 型聚类。

用 SPSS 的术语来说就是对事件(Cases)进行聚类，或是说对观测量进行聚类。

是根据被观测的对象的各种特征，即反映被观测对象的特征的各变量值进行分类。

2)变量聚类变量聚类在统计学又称为 R 型聚类。

反映同一事物特点的变量有很多，我们往往根据所研究的问题选择部分变量对事物的某一方面进行研究。

由于人类对客观事物的认识是有限的，往往难以找出彼此独立的有代表性的变量，而影响对问题的进一步认识和研究。

例如在回归分析中，由于自变量的共线性导致偏回归系数不能真正反映自变量对因变量的影响等。

因此往往先要进行变量聚类，找出彼此独立且有代表性的自变量，而又不丢失大部分信息。

8.1 快速聚类过程（K-Means Cluster ）调用此过程可完成由用户指定类别数的大样本资料的逐步聚类分析。

所谓逐步聚类分析就是先把被聚对象进行初始分类，然后逐步调整，得到最终分类。

[例子8-1]根据1962 年至1988 年积累的三化螟有关资料进行聚类分析，研究三化螟种群消长规律。

数据见表8-1，其中发生期是指卵盛孵高峰期（2 代以5 月31 日和3 代7 月20 日为零计算天数），F2-F3 为2 代至3 代的增殖系数，F3-F4 为3 代至4 代的增殖系数。

对幼虫发生量和发生期数据进行快速聚类，分析各年的发生程度。

1098.1.1 操作方法1）数据准备在数据管理窗口，定义变量名：年份、幼虫 2、幼虫 3、发生期 2、发生期 3、增殖23、增殖34，分别代表年份、第2 代幼虫发生量、第3 代幼虫发生量、第2 代发生期、第3 代发生期、F2-F3 增殖系数、F3-F4 增殖系数。

数据挖掘中的聚类分析技术数据挖掘是指通过从大量数据中发现模式、关联和趋势等有价值的信息的过程。

而聚类分析则是数据挖掘中一种常用的技术，它能够将相似的数据对象归为一类，从而帮助我们理解数据集的结构和特征。

本文将介绍聚类分析的基本概念、常见算法和应用领域。

一、聚类分析的基本概念聚类分析是一种无监督学习的方法，它不需要依赖预先定义的标签或类别信息。

聚类分析的目标是将数据对象划分为若干个组，使得组内的数据对象相似度高，而组间的相似度较低。

聚类分析的结果可以帮助我们发现数据集中的潜在结构、发现异常值以及进行数据预处理。

在聚类分析中，我们需要选择合适的相似度度量方法和聚类算法。

常用的相似度度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。

而常见的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法和密度聚类算法等。

二、常见的聚类分析算法1. K均值算法K均值算法是一种迭代的聚类算法，它将数据对象划分为K个簇，其中K是用户指定的参数。

算法的核心思想是通过最小化簇内数据对象与簇中心的距离来确定簇的划分。

具体而言，算法首先随机选择K个初始簇中心，然后将每个数据对象分配到与其距离最近的簇中心所在的簇，接着更新簇中心为簇内数据对象的均值，重复以上步骤直到簇中心不再变化或达到最大迭代次数。

2. 层次聚类算法层次聚类算法是一种基于距离的聚类算法，它通过计算数据对象之间的相似度或距离来构建一个层次结构的聚类结果。

算法的基本思想是从每个数据对象开始，逐步合并相似度最高的簇，直到所有数据对象都被合并为一个大簇或达到预设的簇的个数。

3. 密度聚类算法密度聚类算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据对象划分为高密度区域和低密度区域。

算法的核心思想是通过计算每个数据对象的邻域内的数据对象个数来确定数据对象的核心点、边界点和噪声点。

常用的密度聚类算法有DBSCAN算法和OPTICS算法等。

三、聚类分析的应用领域聚类分析在各个领域都有广泛的应用。

在市场营销中，聚类分析可以帮助企业发现潜在的消费者群体，从而制定个性化的营销策略。

聚类分析的基本概念与方法聚类分析（Cluster Analysis）是一种将数据分组或分类的统计学方法，通过将相似的对象归为同一组，使得组内的对象之间更加相似，而不同组之间的对象则差异较大。

它是数据挖掘和机器学习领域中常用的技术之一，被广泛应用于市场分析、生物信息学、图像处理等领域。

一、聚类分析的基本概念聚类分析基于相似性的概念，即认为具有相似特征的对象更有可能属于同一类别。

在聚类分析中，每个对象都被视为一个数据点，而聚类则是将这些数据点分组。

基本概念包括以下几点：1. 数据点：数据集中的每个样本或对象都被看作是一个数据点，它具有多个特征或属性。

2. 相似性度量：聚类分析的关键是如何计算数据点之间的相似性或距离。

常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

3. 簇/类别：将相似的数据点归为一组，这个组被称为簇或类别。

簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。

4. 聚类算法：聚类分析依赖于具体的算法来实现数据点的分组。

常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。

二、聚类分析的方法1. K均值聚类（K-means Clustering）：K均值聚类是一种迭代的聚类方法，它将数据点分成K个簇，每个簇代表一个样本集。

算法的基本思想是通过最小化簇内数据点与簇中心之间的平方误差来确定最优的簇中心位置。

2. 层次聚类（Hierarchical Clustering）：层次聚类是一种基于树状结构的聚类算法，它根据数据点之间的相似性逐步合并或分割簇。

层次聚类分为凝聚型和分裂型两种方法，其中凝聚型方法从单个数据点开始，逐步合并最相似的簇；分裂型方法从所有数据点开始，逐步分割最不相似的簇。

3. 密度聚类（Density-Based Clustering）：密度聚类基于密度可达的概念，将具有足够高密度的数据点归为一簇。

核心思想是在数据空间中通过密度连通性来确定簇的边界，相对于K均值聚类和层次聚类，密度聚类能够有效处理不规则形状和噪声数据。

数据挖掘--聚类方法(1)聚类就是将数据对象分组成多个类或者簇，划分的原则是在同一个粗中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。

属于一种无指导的学习方法。

好的聚类算法应该满足以下几个方面：（1）可伸缩型：无论对小数据量还是大数据量应该都是有效的。

（2）具有处理不同类型属性的能力。

（3）能够发现任意形状的聚类。

（4）输入参数对领域知识的弱依赖性（5）对于输入记录顺序不敏感（6）能够处理很多维度的数据，而不止是对3维左右的数据有效（7）处理噪声数据的能力（8）基于约束的距离：既能找到满足特定的约束，又具有良好聚类特性的数据分组（9）挖掘出来的信息是可理解的和可用的。

聚类分析主要在以下几个方面应用：（1）可以作为其他算法的预处理步骤（2）可以作为一个独立的工具来获得数据的分布情况（3）可以完成孤立点挖掘，用来预示欺诈行为的存在。

基本概念聚类分析的输入可以用一组有序对（X,s）或(X,d)表示，这里X表示一组样本，s和d分别是度量样本间相似度或相异度(距离)的标准。

聚类系统的输出是一个分区C={C1,C2,…,Ck}，其中Ci是X的子集，成为类。

类的特征可以用如下几种方式表示： 通过类的中心或类的边界点表示一个类。

使用聚类树中的结点图形化地表示一个类。

使用样本属性的逻辑表达式表示类。

聚类分析的方法：聚类分析有很多大量的、经典的算法，比如k-平均、k-中心点、PAM、CLARANS, BIRTH,CURE,OPTICS,DBSCAN,STING,CLIQUE,WAVECLUSTER等。

度量标准：一个聚类分析过程的质量取决于对度量标准的选择，因此必须仔细选择度量标准。

（1）距离函数明可夫斯基距离：x, y 是相应的特征，n是特征的维数。

则明可夫斯基距离d(x,y)表示如下，r=2为欧式距离。

二次型距离：余弦距离二元特征样本的距离假定x和y分别是n维特征，xi和yi分别表示每维特征，且xi和yi的取值为二元类型数值{0，1}。

聚类分析算法在数据挖掘中的应用研究随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了热门研究领域。

数据挖掘的目的是从大量数据中提取出有价值的信息，进而发现数据之间的关系和规律，以便做出合理的决策。

数据挖掘技术广泛应用于商业、医疗、教育等领域，影响到了我们的生活和工作。

聚类分析是数据挖掘中最常见和重要的技术之一。

它的主要目的是将一组数据划分为若干个簇，使得同一个簇内的数据相似度较高，不同簇之间的数据相似度较低。

聚类分析的结果可以帮助我们更好地理解数据，发现数据的潜在结构和模式。

下面将着重介绍聚类分析算法在数据挖掘中的应用研究。

一、基本概念聚类分析算法是一种无监督学习方法，它不需要依赖先验知识，只需要通过自动学习得到数据的模式和特征。

聚类分析的基本概念如下：1. 簇（Cluster）：簇是聚类分析的核心，它是指一组相似的数据对象，同一个簇内的数据对象具有较高的相似度，而不同簇之间的数据对象具有较低的相似度。

2. 相似度（Similarity）：相似度是用来度量两个数据对象之间的相似程度的指标，它通常采用距离（Distance）或相似度（Similarity）来表示。

距离是指两个数据对象之间的差异程度，例如欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦距离等。

相似度是指两个数据对象之间的相似程度，例如皮尔森相关系数、Jaccard距离、汉明距离等。

3. 聚类分析的步骤：聚类分析通常包括以下步骤：（1）选择合适的相似度度量方法和距离函数。

（2）选择合适的聚类算法，例如K-means、层次聚类、DBSCAN等。

（3）确定簇的个数。

（4）对数据进行聚类分析，生成簇的划分结果。

二、主要应用领域1. 社交网络分析社交网络分析是聚类分析的重要应用领域之一。

社交网络中的节点可以看作是数据对象，节点之间的联系可以看作是数据之间的相似度。

通过聚类分析，可以将社交网络中的节点划分为不同的社区，识别出社区内的重要节点和关键联系，从而发现网络的隐含结构和规律。

知识点归纳数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的模式、关系或规律的过程。

在数据挖掘过程中，聚类分析和分类算法是两个常用且重要的技术。

本文将对这两个知识点进行归纳总结。

一、聚类分析聚类分析是将一组无标签的数据对象进行分组或聚类的数据挖掘技术。

其目标是通过对象之间的相似性将它们划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的相似度低。

聚类分析广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。

常用的聚类算法有以下几种：1. K-means算法：K-means是一种基于距离度量的聚类算法。

它通过逐步迭代，将数据集分为K个簇，使得每个数据对象与本簇内的其他对象的相似度最高。

2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种通过计算不同类别之间的相似性，并逐步合并相似度高的类别的方式进行数据聚类的方法。

Hierarchical Agglomerative Clustering（HAC）是层次聚类的一种常见算法。

3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种通过计算对象的密度来确定簇的方法，常见的算法有DBSCAN和OPTICS算法。

这类算法可以有效地发现具有不同密度分布的聚类。

二、分类算法分类算法是将带有标签的数据集按照类别或标签进行划分的数据挖掘技术。

通过学习已有数据集的特征和类别标签，分类算法能够对新的未标记数据进行分类预测。

分类算法广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类、风险评估等领域。

常用的分类算法有以下几种：1. 决策树算法：决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。

它通过对数据集进行递归分割，使得每个子节点具有最佳的纯度或信息增益，从而实现对数据的分类。

2. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法。

它假设特征之间相互独立，并通过计算条件概率来进行分类预测。

3. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种通过寻找最优分割超平面将数据划分为不同类别的算法。

数据挖掘——聚类分析总结聚类分析⼀、概念 聚类分析是按照个体的特征将他们分类，让同⼀个类别内的个体之间具有较⾼的相似度，不同类别之间具有较⼤的差异性 聚类分析属于⽆监督学习 聚类对象可以分为Q型聚类和R型聚类 Q型聚类：样本/记录聚类以距离为相似性指标（欧⽒距离、欧⽒平⽅距离、马⽒距离、明式距离等） R型聚类：指标/变量聚类以相似系数为相似性指标（⽪尔逊相关系数、夹⾓余弦、指数相关系数等）⼆、常⽤的聚类算法K-Means划分法层次聚类法DBSCAN密度法1、K-Means划分法 K表⽰聚类算法中类的个数，Means表⽰均值算法，K-Means即是⽤均值算法把数据分成K个类的算法。

K-Means算法的⽬标，是把n个样本点划分到k个类中，使得每个点都属于离它最近的质⼼（⼀个类内部所有样本点的均值）对应的类，以之作为聚类的标准。

算法原理见【转】K-Means算法的计算步骤取得k个初始质⼼：从数据中随机抽取k个点作为初始聚类的中⼼，来代表各个类把每个点划分进相应的类：根据欧式距离最⼩原则，把每个点划分进距离最近的类中重新计算质⼼：根据均值等⽅法，重新计算每个类的质⼼迭代计算质⼼：重复第⼆步和第三步，迭代计算聚类完成：聚类中⼼不再发⽣移动基于sklearn包的实现 导⼊⼀份如下数据，经过各变量间的散点图和相关系数，发现⼯作⽇上班电话时长与总电话时长存在强正相关关系 选择可建模的变量并降维cloumns_fix1 = ['⼯作⽇上班时电话时长', '⼯作⽇下半时电话时长','周末电话时长', '国际电话时长', '平均每次通话时长']#数据降维pca_2 = PCA(n_components=2)data_pca_2 = pd.DataFrame(pca_2.fit_transform(data[cloumns_fix1])) 通过sklearn包中的K-Means⽅法构建模型#绘制散点图查看数据点⼤致情况plt.scatter(data_pca_2[0],data_pca_2[1])#预计将数据点分类为3类kmmodel = KMeans(n_clusters=3) #创建模型kmmodel = kmmodel.fit(data[cloumns_fix1]) #训练模型ptarget = kmmodel.predict(data[cloumns_fix1]) #对原始数据进⾏标注pd.crosstab(ptarget,ptarget) #交叉表查看各个类别数据的数量plt.scatter(data_pca_2[0],data_pca_2[1],c=ptarget)#查看聚类的分布情况 最后，可以通过直⽅图查看各聚类间的差异#查看各类之间的差异dMean = pd.DataFrame(columns=cloumns_fix1+['分类']) #得到每个类别的均值data_gb = data[cloumns_fix1].groupby(ptarget) #按标注进⾏分组i = 0for g in data_gb.groups:rMean = data_gb.get_group(g).mean()rMean['分类'] = g;dMean = dMean.append(rMean, ignore_index=True)subData = data_gb.get_group(g)for column in cloumns_fix1:i = i+1;p = plt.subplot(3, 5, i)p.set_title(column)p.set_ylabel(str(g) + "分类")plt.hist(subData[column], bins=20)2、层次聚类法 层次聚类算法⼜称为树聚类算法，它根据数据之间的距离，透过⼀种层次架构⽅式，反复将数据进⾏聚合，创建⼀个层次以分解给定的数据集。

数据挖掘中聚类分析的使用教程数据挖掘是一个广泛应用于计算机科学和统计学的领域，它旨在从大量的数据中发现隐藏的模式和关联。

聚类分析是数据挖掘中最常用的技术之一，它可以将相似的数据点归类到同一个群组中。

本文将介绍聚类分析的基本概念、常用算法以及如何在实际应用中使用。

一、什么是聚类分析？聚类分析是一种无监督学习方法，它通过计算数据点之间的相似性来将它们划分为不同的群组。

聚类分析的目标是使同一群组内的数据点尽可能相似，而不同群组之间的数据点尽可能不同。

聚类分析可以帮助我们发现数据中的潜在模式、结构和关联。

二、常用的聚类算法1. K-means算法K-means算法是最常用的聚类算法之一，它将数据点划分为预先设定的K个簇。

算法的基本思想是通过计算数据点与簇中心的距离，将每个数据点分配到距离最近的簇中心。

然后，重新计算每个簇的中心点，并重复此过程直到簇心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

2. 层次聚类算法层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下的递归分割方法。

它的特点是不需要预先设定聚类簇的个数，而是通过计算数据点之间的距离或相似性，逐步合并或分割簇。

层次聚类可以生成一棵树形结构，称为聚类树或谱系树，通过对树进行剪枝可以得到不同个数的簇。

3. 密度聚类算法密度聚类算法基于数据点之间的密度来识别具有高密度的区域。

算法的核心思想是计算每个数据点的密度，并将高密度区域作为簇的中心进行扩展。

最常用的密度聚类算法是DBSCAN，它使用一个邻域半径和最小密度来定义一个核心点，从而将数据点划分为核心点、边界点和噪声点。

三、如何使用聚类分析1. 准备数据在使用聚类分析前，首先需要准备好适合进行聚类的数据。

这些数据可以是数字、文本或图像等形式，但需要将其转化为计算机能够处理的格式。

同时，数据应该经过预处理，例如去除噪声、处理缺失值和标准化等。

2. 选择适当的聚类算法根据数据的特点和问题的需求，选择合适的聚类算法。

例如，如果数据点的分布呈现明显的球状或椭球状，可以选择K-means算法；如果数据点的分布具有一定的层次结构，可以选择层次聚类算法；如果数据点的分布具有不同的密度区域，可以选择密度聚类算法。

第八章聚类分析设想要求对一个数据对象的集合进行分析，但与分类不同的是，它要划分的类是未知的。

聚类(clustering)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster)，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。

相异度是基于描述对象的属性值来计算的。

距离是经常采用的度量方式。

聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘，统计学，生物学，以及机器学习。

在本章中，大家将了解基于大数据量上进行操作而对聚类方法提出的要求，将学习如何计算由各种属性和不同的类型来表示的对象之间的相异度。

还将学习几种聚类技术，它们可以分为如下几类：划分方法（partitioning method），层次方法(hierarchical method)，基于密度的方法(density-based method)，基于网格的方法(grid-based method)，和基于模型的方法(model-based method)。

本章最后讨论如何利用聚类方法进行孤立点分析(outlier detection)。

8．1 什么是聚类分析？将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。

由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。

在许多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待。

聚类分析是一种重要的人类行为。

早在孩提时代，一个人就通过不断地改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫和狗，或者动物和植物。

聚类分析已经广泛地用在许多应用中，包括模式识别，数据分析，图像处理，以及市场研究。

通过聚类，一个人能识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的相互关系。

“聚类的典型应用是什么？”在商业上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。

在生物学上，聚类能用于推导植物和动物的分类，对基因进行分类，获得对种群中固有结构的认识。