分类属性层次聚类算法

人工智能中的聚类算法原理与应用人工智能是当前科技领域备受关注的一个话题，其中聚类算法是人工智能领域的一个重要组成部分。

聚类算法通过将数据分为不同的簇或类别，从而有效地分析数据，而无需提前了解数据的属性或分类。

本文将介绍聚类算法的原理、常见算法以及在各行业中的应用。

一、聚类算法的原理聚类算法通过对数据进行分析和计算，将数据按照相似度或相异度进行分组，使得同一组内的数据更加相似，不同组之间的数据差异更加明显。

聚类算法主要包含两个步骤：初始化和迭代。

在初始化过程中，会随机选择一些数据点作为初始聚类中心，然后计算每个点到每个聚类中心的距离，将其分到距离最近的聚类中心所在的簇中。

在迭代过程中，会更新聚类中心的位置。

具体来说，对于每个簇，会计算其中所有点的均值，然后将该均值作为该簇的新中心点。

然后会重新计算每个点到每个聚类中心的距离，并将其重新分配到其距离最近的簇中。

整个过程将不断重复，直至收敛或到达设定的迭代次数。

二、常见聚类算法1. k-means算法k-means算法是目前应用较为广泛的一种聚类算法。

该算法将样本集分为k个簇，且每个样本只能归属到一个簇中。

k-means算法的优点是简单实用、速度快，适用于大规模数据集。

其缺点是对初始簇中心的选择非常敏感，可能得到局部最优解。

2. 层次聚类算法层次聚类算法将样本集合看作是一个层次结构，从一个簇开始递归地分裂为多个子簇，或从多个簇开始递归地合并为一个簇。

该算法能够自适应地选择簇的数量，但计算复杂度较高，不适用于大规模数据集。

3. 密度聚类算法密度聚类算法通过密度的概念来定义簇，将样本看作是位于高密度区域内的一组点，能够有效地发现任意形状的簇。

其缺点是需要事先设定一些参数，且对数据分布的假设较强。

三、聚类算法的应用聚类算法在各个行业中都得到了广泛的应用，例如：1. 金融行业：聚类算法能够对客户群体进行分析，帮助银行识别潜在的风险客户，从而有效地进行风险控制。

聚类算法和分类算法总结聚类算法总结原⽂:聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partition clustering)k-means：是⼀种典型的划分聚类算法，它⽤⼀个聚类的中⼼来代表⼀个簇，即在迭代过程中选择的聚点不⼀定是聚类中的⼀个点，该算法只能处理数值型数据k-modes：K-Means算法的扩展，采⽤简单匹配⽅法来度量分类型数据的相似度k-prototypes：结合了K-Means和K-Modes两种算法，能够处理混合型数据k-medoids：在迭代过程中选择簇中的某点作为聚点，PAM是典型的k-medoids算法CLARA：CLARA算法在PAM的基础上采⽤了抽样技术，能够处理⼤规模数据CLARANS：CLARANS算法融合了PAM和CLARA两者的优点，是第⼀个⽤于空间数据库的聚类算法FocusedCLARAN：采⽤了空间索引技术提⾼了CLARANS算法的效率PCM：模糊集合理论引⼊聚类分析中并提出了PCM模糊聚类算法基于层次聚类算法：CURE：采⽤抽样技术先对数据集D随机抽取样本，再采⽤分区技术对样本进⾏分区，然后对每个分区局部聚类，最后对局部聚类进⾏全局聚类ROCK：也采⽤了随机抽样技术，该算法在计算两个对象的相似度时，同时考虑了周围对象的影响CHEMALOEN（变⾊龙算法）：⾸先由数据集构造成⼀个K-最近邻图Gk ,再通过⼀个图的划分算法将图Gk 划分成⼤量的⼦图,每个⼦图代表⼀个初始⼦簇,最后⽤⼀个凝聚的层次聚类算法反复合并⼦簇，找到真正的结果簇SBAC：SBAC算法则在计算对象间相似度时，考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度，对于更能体现对象本质的属性赋予较⾼的权值BIRCH：BIRCH算法利⽤树结构对数据集进⾏处理，叶结点存储⼀个聚类，⽤中⼼和半径表⽰，顺序处理每⼀个对象，并把它划分到距离最近的结点，该算法也可以作为其他聚类算法的预处理过程BUBBLE：BUBBLE算法则把BIRCH算法的中⼼和半径概念推⼴到普通的距离空间BUBBLE-FM：BUBBLE-FM算法通过减少距离的计算次数，提⾼了BUBBLE算法的效率基于密度聚类算法：DBSCAN：DBSCAN算法是⼀种典型的基于密度的聚类算法，该算法采⽤空间索引技术来搜索对象的邻域，引⼊了“核⼼对象”和“密度可达”等概念，从核⼼对象出发，把所有密度可达的对象组成⼀个簇GDBSCAN：算法通过泛化DBSCAN算法中邻域的概念，以适应空间对象的特点DBLASD：OPTICS：OPTICS算法结合了聚类的⾃动性和交互性，先⽣成聚类的次序，可以对不同的聚类设置不同的参数，来得到⽤户满意的结果FDC：FDC算法通过构造k-d tree把整个数据空间划分成若⼲个矩形空间，当空间维数较少时可以⼤⼤提⾼DBSCAN的效率基于⽹格的聚类算法：STING：利⽤⽹格单元保存数据统计信息，从⽽实现多分辨率的聚类WaveCluster：在聚类分析中引⼊了⼩波变换的原理，主要应⽤于信号处理领域。

1.聚类定义“聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset）,这样让在同一个子集中的成员对象都有一些相似的属性”——wikipedia“聚类分析指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分析过程。

它是一种重要的人类行为。

聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

”——百度百科说白了，聚类（clustering）是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。

简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N 个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。

2.聚类过程:1) 数据准备:包括特征标准化和降维.2) 特征选择:从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中.3) 特征提取:通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征.4) 聚类(或分组):首先选择合适特征类型的某种距离函数(或构造新的距离函数)进行接近程度的度量;而后执行聚类或分组.5) 聚类结果评估:是指对聚类结果进行评估.评估主要有3 种:外部有效性评估、内部有效性评估和相关性测试评估.3聚类算法的类别没有任何一种聚类技术(聚类算法)可以普遍适用于揭示各种多维数据集所呈现出来的多种多样的结构，根据数据在聚类中的积聚规则以及应用这些规则的方法,有多种聚类算法.聚类算法有多种分类方法将聚类算法大致分成层次化聚类算法、划分式聚类算法、基于密度和网格的聚类算法和其他聚类算法,如图1 所示的4 个类别.3.聚类算法基于层次聚类算法：基于划分聚类算法（partition clustering)基于密度聚类算法：基于网格的聚类算法：STING ：利用网格单元保存数据统计信息，从而实现多分辨率的聚类WaveCluster：在聚类分析中引入了小波变换的原理，主要应用于信号处理领域。

数据挖掘中的聚类算法与分类算法的比较数据挖掘是应用于数据中的一种方法，目的是从数据中提取有用的信息。

在数据挖掘中，聚类和分类算法是应用较广泛的两种算法。

聚类算法是一种无监督学习方法，它通过对相似数据进行分类，从而将数据集分成不同的群组。

相比于分类算法，聚类算法更侧重于数据的相似性和分类。

常见的聚类算法包括K-means、DBSCAN、层次聚类等。

其中，K-means是最为经典的算法之一，它可以根据数据的相似性分成多个簇，每个簇中的数据都比较相似。

K-means算法的主要思想是通过不断的迭代，将数据集分成K个簇。

在每次迭代中，首先随机初始化K个簇心，然后将每个数据点分配到最近的簇心，最后重新计算簇心，直到迭代次数达到预设值或簇心不再改变。

相比于聚类算法，分类算法更侧重于确定数据所属的不同类别。

分类算法是一种有监督学习方法，它通过对已标注的数据进行训练，从而确定不同数据的分类。

常见的分类算法包括决策树、支持向量机、K-最近邻等。

其中，决策树是最为经典的算法之一，它可以根据不同属性特征将数据进行分类。

决策树算法的主要思想是通过将数据寻找属性进行分类，每次选择最具有区分度的属性作为划分标准，最终生成一棵决策树。

对比聚类算法和分类算法，它们在应用上各有优缺点。

聚类算法主要用于无监督学习场景，能够对数据进行分组，减少数据冗余和提高数据分析速度。

但是聚类算法对数据特征的不确定性较大，分类不太准确。

分类算法主要用于有监督学习场景，能够对数据进行分类，优点是分类精度较高，但缺点是需要手动标注数据，且对数据的预处理要求高。

在实际应用中，聚类算法和分类算法均有广泛应用。

比如在电商领域，可以使用聚类算法对用户进行分群，从而实现更精细化的营销策略；在医学领域，可以使用分类算法对疾病进行诊断，从而提高诊断准确率。

聚类算法和分类算法的使用需要根据具体场景进行选择，从而实现更好的数据挖掘效果。

总之，聚类算法通过对相似数据进行分类，从而将数据集分成不同的群组；分类算法则是通过对已标注的数据进行训练，从而确定不同数据的分类。

算法学习的聚类和分类算法性能比较在机器学习领域中，聚类和分类算法是两个常用的技术。

聚类算法是将数据集中的对象划分为不同的组，使得同一组内的对象相似度较高，不同组之间的相似度较低。

而分类算法则是将数据集中的对象划分为预定义的类别中的一个或多个。

本文将对聚类和分类算法的性能进行比较和评估。

首先，我们来讨论聚类算法。

聚类算法的目标是将数据集中的对象划分为不同的组，使得同一组内的对象具有较高的相似度。

常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。

K均值聚类是一种简单而有效的算法，它通过迭代的方式将数据集中的对象划分为K个簇。

层次聚类则是一种自底向上或自顶向下的聚类方法，它通过计算对象之间的相似度来构建聚类树。

DBSCAN算法则是一种基于密度的聚类算法，它通过确定对象的密度来划分簇。

接下来，我们来讨论分类算法。

分类算法的目标是将数据集中的对象划分为预定义的类别中的一个或多个。

常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。

决策树是一种基于树结构的分类方法，它通过一系列的判断条件来将对象划分为不同的类别。

朴素贝叶斯算法则是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设属性之间相互独立。

支持向量机是一种基于间隔最大化的分类方法，它通过找到一个最优的超平面来划分不同的类别。

在性能比较方面，聚类算法和分类算法有一些共同点和区别。

首先，它们都需要根据一定的准则来评估聚类或分类的质量。

对于聚类算法而言，常见的评估指标包括轮廓系数、DB指数和互信息等。

对于分类算法而言，常见的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。

其次，聚类算法和分类算法在应用场景上有所不同。

聚类算法常用于无监督学习，即没有标签信息的情况下进行聚类。

而分类算法则常用于有监督学习，即有标签信息的情况下进行分类。

在具体的性能比较方面，聚类算法和分类算法各有优劣。

聚类算法在处理大规模数据集时具有较好的可扩展性，能够处理高维数据和噪声数据。

然而，聚类算法需要事先确定聚类的个数，对初始聚类中心的选择较为敏感。

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。

数据分析知识：数据挖掘中的分层聚类算法数据挖掘是当今社会最热门的技术之一，它是一种通过分析大数据集来发现隐藏在其中有用信息的技术。

其中分层聚类算法是最常见的一种算法，本文将就其基本原理、优缺点、以及应用领域进行详细介绍。

一、分层聚类算法的基本原理分层聚类算法是指根据数据对象之间的相似性将数据对象分为不同的类别。

这种算法具有两种不同的方法，分别为自顶向下和自底向上的方法。

其中自顶向下的方法是从所有数据对象开始，逐渐将它们划分为不同的子集，使得最终得到的树形结构应该与所期望的分区结果相同。

自底向上的算法则是从单个对象开始，不断合并相似的对象，直到得到最终的划分结果。

基本的分层聚类算法包括三个步骤：距离计算、相邻矩阵的建立和层次聚类树的建立。

首先，在距离计算阶段，需要计算数据对象之间的距离。

距离计算的方式包括欧几里得距离、马哈拉诺比斯距离、曼哈顿距离等。

然后，在相邻矩阵的建立阶段，利用计算出的距离建立一个相邻矩阵。

最后，在层次聚类树的建立阶段，将相邻矩阵利用聚类方法构建成一棵树。

二、分层聚类算法的优缺点1.优点（1）相对于聚类算法中的K-means和EM算法，不需要先确定聚类的个数。

（2）聚类结果能够以一种直观的方式表现出来。

（3）对于分析特定属性的变化趋势时，分层聚类算法能够提供更详细的信息。

2.缺点（1）由于层次聚类的计算复杂度较高，所以对于大规模数据集的处理效率会很低。

（2）由于该算法是非实时的，所以对于实时查询不够友好。

（3）如果数据属性不够明显或者数据量过大，聚类结果会达到一种无意义的状态。

三、分层聚类算法的应用领域分层聚类算法在许多领域都有着广泛的应用，例如医学、商业、社交网络等。

以下是分层聚类算法在一些领域的应用：1.医学在医学领域中，分层聚类算法被用于疾病分类和诊断。

例如，在基因层面，一个人的基因表达水平可以展示出相似性，利用分层聚类算法能够自动性地将这些数据分类，然后，医生就能够以全新的方式进行疾病诊断。

大数据的聚类与分类算法大数据时代的到来给我们带来了海量的数据，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一个重要的挑战。

在处理大数据时，聚类与分类算法是常用的技术手段之一。

本文将介绍大数据的聚类与分类算法，并分析它们的应用场景和优缺点。

一、聚类算法聚类算法是将数据分为若干个组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据相似度较低。

聚类算法主要有以下几种常见的方法：1. K均值算法K均值算法是一种基于距离的聚类算法，它将数据分为K个簇，每个簇内的数据点到该簇心的距离最小。

K均值算法的优势在于简单易实现，但是它对初始值的选择较为敏感，容易陷入局部最优解。

2. 层次聚类算法层次聚类算法是将数据点逐步合并为越来越大的类别，直到最终合并为一个簇或达到预设的终止条件。

层次聚类算法的好处在于不需要事先设定簇的个数，但是计算复杂度较高。

3. 密度聚类算法密度聚类算法是基于密度的聚类方法，它通过将密度较高的数据点划分为簇来实现聚类。

常见的密度聚类算法有DBSCAN和OPTICS算法。

密度聚类算法适用于具有复杂形状的数据集，但是对参数的选择较为敏感。

二、分类算法分类算法是将数据分为已知的类别，并根据一定的规则划分未知数据的类别。

常见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方法，它通过一系列的问题对数据进行分类。

每个问题的答案将分割数据集，直到得到最终的分类结果。

决策树算法易于理解和解释，但是容易过拟合。

2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过计算样本的属性值给定类别的条件概率来进行分类。

朴素贝叶斯算法简单快速，但是对于属性之间的依赖关系的处理较为简单。

3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类方法，它通过构建超平面将数据分为不同的类别。

支持向量机算法具有较高的学习能力和泛化能力，但是计算复杂度较高。

三、聚类与分类算法的应用场景聚类算法和分类算法在大数据处理中有广泛的应用场景。

用于客户细分的不同聚类算法的比较分析。

客户细分是指将客户群体按照特定的标准或属性划分为若干个具有相似特征的子群体，目的是更好地了解客户需求、优化营销策略和提升客户满意度。

聚类算法是一种常用的客户细分方法，它能够根据客户的行为、购买偏好、地理位置等特征将客户分为不同的群组。

本文将对以下几种常见的聚类算法进行比较分析：K-means聚类算法、层次聚类算法、DBSCAN聚类算法和高斯混合模型聚类算法。

1. K-means聚类算法：K-means是一种常见的迭代聚类算法，其主要思想是通过计算样本之间的距离将样本划分为K个不重叠的簇。

该算法的步骤包括初始化簇中心、计算样本与簇中心的距离、将样本分配到最近的簇以及更新簇中心。

K-means算法具有较高的效率和可扩展性，适用于大规模数据集的聚类。

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聚类方法，它通过计算样本之间的相似度或距离来构建一个层次化的聚类结构。

该算法能够生成完整的聚类层次，并且不需要预先指定聚类簇的个数。

层次聚类算法的优点是能够发现数据中的潜在结构和异类样本，但计算复杂度较高，不适用于大规模数据集。

3. DBSCAN聚类算法：DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它通过定义样本的领域密度来划分簇。

该算法能够发现任意形状和大小的聚类，并能够识别噪声点。

DBSCAN的优点是不需要预先指定聚类簇的个数，适用于大规模数据集和高维数据。

但在处理样本密度差异较大的数据集时，可能会产生较多的噪声点。

4. 高斯混合模型聚类算法：高斯混合模型（GMM）聚类算法假设样本属于多个高斯分布的混合，并通过最大似然估计来估计每个簇的参数。

该算法能够发现潜在的数据生成过程，并能够处理样本存在重叠的情况。

GMM聚类算法的优点是能够生成软聚类结果，且对异常值不敏感。

但计算复杂度较高，对参数的初始化敏感。

根据以上分析，可以看出不同的聚类算法在客户细分中具有不同的优缺点。

python层次聚类算法Python层次聚类算法是一种基于顶层聚类的分类方法，通过计算不同对象之间的距离来进行对对象进行聚类。

该算法主要用于数据挖掘、机器学习、数据分析等领域，具有较强的实用性和可扩展性。

下面，我们将对Python层次聚类算法进行分步骤阐述。

一、初步准备首先，我们需要安装Python软件环境，并准备好需要分析的数据或数据集。

Python环境安装在本文中不做详细介绍，读者可自行搜索相关资料，了解Python环境如何安装和配置。

二、导入数据在Python中，我们需要使用Pandas库进行数据导入和处理。

首先，我们需要安装Pandas库，并使用以下代码进行数据导入：```import pandas as pddata = pd.read_csv("data.csv", encoding="utf-8")```其中，data.csv表示需要分析的数据文件，包含各个对象的属性数据。

三、数据预处理在进行聚类分析前，我们需要对数据进行预处理，以保证分析结果的准确性和可靠性。

数据预处理主要包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等步骤。

例如，我们可以使用以下代码进行数据标准化：```from sklearn.preprocessing import StandardScalersc = StandardScaler()data_std = sc.fit_transform(data)```其中，StandardScaler类用于实现数据标准化，fit_transform()方法用于计算并返回标准化后的数据。

四、层次聚类算法的实现在预处理完成后，我们可以使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行层次聚类分析。

使用以下代码来实现层次聚类算法：```from sklearn.cluster import AgglomerativeClusteringmodel = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)cluster_labels = model.fit_predict(data_std)```其中，n_clusters参数表示需要分成的聚类簇数，fit_predict()方法用于计算并返回聚类标签。

机器学习中的聚类算法及应用在机器学习中，聚类算法是非常重要的一种算法。

聚类算法的主要目的是将一个数据集中的数据分成不同的组别，每个组别被称为一个簇。

聚类算法被广泛应用于文本分类、图像处理、市场细分、生物学等领域。

本文将介绍聚类算法的主要类型及其应用。

1. K-means聚类算法K-means聚类算法是最常见的聚类算法之一。

它将n个数据点分成K个簇，每个簇有一个代表点。

算法的主要思想是最小化代表点和每个簇中的数据点之间的平均距离。

具体来说，算法分为以下步骤：- 选定K个随机代表点- 算法遍历每个数据点并将它们分配到最近的代表点- 更新每个簇的代表点- 重复2-3步直到代表点不再发生变化K-means算法有一些局限性，例如对于非凸簇的情况，算法结果可能不是最佳的。

2. 层次聚类算法层次聚类算法是将数据点从上到下划分成一系列嵌套的簇的过程。

这些簇可以被视为一个树形结构，从而形成一个层次聚类图。

对于给定的数据点，层次聚类算法返回一个簇树（或者叫做“谱树”），这个簇树可以被切成不同的簇。

层次聚类算法可以是分布式的，在大规模数据集上有时候被更加推荐。

3. DBSCAN聚类算法DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法。

它相对于基于距离的聚类算法，可以更好地处理非凸簇和噪声数据。

在这个算法中，一个数据点被划分为核心点、边缘点或噪声点。

具体来说，算法分为以下步骤：- 找出所有“高密度”的核心点集合- 为每个核心点集合划分一个新的簇。

- 遍历每个边缘点，将边缘点分配到最近的核心点所在簇中。

- 将所有不属于任何簇的噪声点划分为噪声簇DBSCAN聚类算法有一些参数需要调整，例如半径r和领域中最小点数min_pts。

但是相对于其中其他聚类算法，DBSCAN不需要用户假定簇的数量。

4. 总结在本文中，我们介绍了机器学习中最常见的聚类算法类型，分别是K-means聚类算法、层次聚类算法和DBSCAN聚类算法。

对于每个聚类算法，我们介绍了它们的基本思想，并讨论了不同的应用场景。

数据挖据数据挖掘算法总结1.分类算法分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。

分类方法（Classification）用于预测数据对象的离散类别（Categorical Label）；预测方法（Prediction ）用于预测数据对象的连续取值。

分类流程：训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决主要的分类算法：（1）决策树在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.Ross.Quinlan 开发了决策树算法，称作ID3.后来又提出C4.5算法；1984年几位统计学家出版了分类与回归树（CART）.决策树归纳是经典的分类算法。

它采用自顶向下递归的分治方式构造决策树。

树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。

可以从生成的决策树中提取规则。

（2）KNN法（适用于标称型和数值型数据）KNN法即K最近邻法，最初由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。

该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。

因此，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题，精度高、对异常值不敏感，无数据输入假定。

另外，由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。

该方法的不足之处是计算量较大，空间复杂度和时间复杂度都比较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。

数据分析中的聚类和分类算法数据分析在当今社会中扮演着越来越重要的角色，它能帮助我们发现数据中隐藏的模式、规律和趋势。

在数据分析的过程中，聚类和分类算法是两种常用的技术，它们可以帮助我们对数据进行归类和组织，为后续的数据挖掘和决策提供有价值的信息。

1. 聚类算法聚类算法是一种将数据对象划分为不同组别的技术。

它通过测量数据对象之间的相似性来实现聚类。

常见的聚类算法包括K均值聚类、DBSCAN和层次聚类等。

1.1 K均值聚类K均值聚类是一种基于距离度量的聚类算法。

它将数据对象划分为K个不同的组别，并且最小化组内对象的平均距离。

算法的核心思想是通过不断迭代更新每个数据对象所属的组别，直到达到收敛条件。

K均值聚类算法简单有效，广泛应用于数据分析领域。

1.2 DBSCANDBSCAN是一种基于密度的聚类算法。

它将数据对象划分为核心对象、边界对象和噪声对象三类，并且根据对象之间的密度关系进行聚类。

DBSCAN算法通过设置距离阈值和密度阈值，可以灵活地识别不同形状和大小的簇。

1.3 层次聚类层次聚类是一种自底向上的聚类算法。

它首先将每个数据对象视为一个单独的簇，然后逐步合并相邻的簇，直到所有数据对象组成一个大的簇。

层次聚类算法可以通过不同的合并策略和距离度量来得到不同的聚类结果。

2. 分类算法分类算法是一种将数据对象分配到预定义类别或标签的技术。

它通过学习已知类别的样本数据来建立分类模型，并用该模型对新的未知数据进行预测。

常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。

2.1 决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法。

它通过判断数据对象在特征空间上的取值来进行分类。

决策树的每个内部节点表示对一个特征的判断，每个叶子节点表示一个类别的预测。

决策树算法具有解释性强、易于理解和应用的特点。

2.2 朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种基于概率统计的分类算法。

它假设特征之间相互独立，并通过计算每个类别的后验概率来进行分类。

朴素贝叶斯算法简单高效，适用于处理大规模的数据集。

分层聚类法分层聚类法（Hierarchical Clustering）是一种常用的聚类算法，主要用于将数据样本分为若干个层次化的聚类子集。

该算法根据数据样本之间的相似性或距离建立聚类层次关系，通过逐步合并或划分聚类子集，实现样本的聚类。

以下将详细介绍分层聚类法的原理、过程和应用。

一、原理分层聚类法是一种基于距离的聚类算法，其核心思想是通过计算数据样本之间的相似性或距离来构建聚类层次结构。

具体原理如下：1. 计算相似性或距离：根据数据的特征向量，计算数据样本之间的相似性或距离。

常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

2. 构建聚类层次：根据样本之间的相似性或距离，将数据样本逐步合并或划分为聚类子集，并构建层次聚类树。

常用的合并策略包括最小距离法、最大距离法、群平均法等。

常用的划分策略包括单链接法、完全链接法、平均链接法等。

3. 生成聚类结果：根据聚类层次树，可以通过剪枝或裁剪的方式生成最终的聚类结果。

常用的剪枝策略包括高度剪枝、距离剪枝等。

二、过程分层聚类法的具体过程如下：1. 初始化：将每个数据样本作为一个初始聚类子集。

2. 计算相似性或距离：根据选定的距离度量方法，计算每对样本之间的相似性或距离。

3. 合并或划分：选择合适的合并或划分策略，将相似性或距离最近的两个聚类子集合并或划分。

4. 更新聚类层次树：根据合并或划分的结果，更新聚类层次树。

5. 重复3~4步，直到满足停止条件。

6. 生成聚类结果：根据聚类层次树，进行剪枝或裁剪操作，生成最终的聚类结果。

三、应用分层聚类法在数据分析和模式识别领域有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：1. 数据分析：分层聚类法可以帮助分析数据集中样本之间的关系和相似度，从而揭示数据集的内在结构和规律。

例如，可以将商品按照销售量分为不同的类别，帮助企业制定合理的销售策略。

2. 图像处理：分层聚类法可以将图像中的像素点进行相似性或距离度量，从而实现图像的分割和分类。

聚类算法分类算法聚类算法和分类算法是机器学习领域中两种重要的无监督学习算法。

尽管它们在某些方面有相似之处，但它们有着不同的目标和应用。

本文将探讨聚类算法和分类算法的原理、优缺点和应用领域。

一、聚类算法聚类算法是一种通过将数据点分组成具有相似性的集群来对数据进行分类的技术。

这些集群内的数据点具有高度的相似性和紧密度，而不同的集群之间则具有很大的差异性。

聚类算法的目标是找到数据点之间的组织结构，以便更好地理解数据，并发现其中隐藏的模式和关联性。

聚类算法有多种类型，如k均值聚类、层次聚类和密度聚类等。

其中，k均值聚类是最常用的一种聚类算法，其原理是将数据点分为k个集群，以使每个数据点与其所属的集群中心的距离最小。

聚类算法的优点在于无需先验知识，能够处理大规模的数据集。

但它也有一些缺点，如对数据噪声敏感、要求确定集群数目等问题。

二、分类算法分类算法是一种通过将数据点分为不同的类别来进行分类的技术。

分类算法是有监督学习算法的一种，需要有一定的先验知识，即已知每个数据点的标签或类别。

分类算法的目标是将新的未知数据点分配到已知的类别中，以便更好地理解和预测数据。

分类算法有许多种类型，如决策树、神经网络和支持向量机等。

其中，决策树是最常见的一种分类算法，其原理是将数据点逐层划分为不同的类别，直到所有数据点都被划分到一个类别为止。

分类算法的优点在于能够处理多维度的数据、对噪声数据有很好的处理能力并且能够进行复杂的分类。

但它也有一些缺点，如对新的未知数据分类的准确性不一等问题。

三、聚类算法和分类算法的应用聚类算法和分类算法在许多领域都有着广泛的应用。

例如，在市场营销领域中，聚类算法能够将潜在客户分组，以便更好地针对不同群体进行广告宣传。

而分类算法在医学领域中则能够对患者的症状进行分类，以便更好地诊断和治疗。

此外，聚类算法还在社交网络中得到了广泛的应用，能够将相似的用户分组并为其推荐相似的内容。

而分类算法则能够识别垃圾邮件、垃圾信息，并将其过滤掉，为用户提供更好的体验。

机器学习-层次聚类（划分聚类）层次聚类（划分聚类）聚类就是对⼤量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据⽐较相似，类别之间的数据相似度⽐较⼩；属于⽆监督学习。

算法步骤1.初始化的k个中⼼点2.为每个样本根据距离分配类别3.更新每个类别的中⼼点（更新为该类别的所有样本的均值）4.重复上⾯两步操作，直到达到某个中⽌条件层次聚类⽅法对给定的数据集进⾏层次的分解，直到满⾜某种条件为⽌，传统的层次聚类算法主要分为两⼤类算法：凝聚的层次聚类AGNES算法==>采⽤⾃底向上的策略。

agglomerative（凝聚） nesting（嵌套）最初将每个对象作为⼀个簇，然后这些簇根据某些准则（两个簇之间的相似度度量⽅式）被⼀步⼀步合并，两个簇间的距离可以由这两个不同簇中距离最近的数据点的相似度来确定；聚类的合并过程反复进⾏直到所有的对象满⾜簇数⽬。

AGNES就是把每个⽔果当成⼀个类别，然后再进⾏聚类。

合并点的选择：两个簇间的最⼤距离（complete）两个簇间的最⼩距离（word）两个簇间的平均距离（average）适合链式的聚类，条状的就⽐较适合。

代码：linkages ：complete,word,averageimport numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt# 调⽤AGNESfrom sklearn.cluster import AgglomerativeClusteringfrom sklearn.neighbors import kneighbors_graph ## KNN的K近邻计算import sklearn.datasets as ds# 拦截异常信息import warningswarnings.filterwarnings('ignore')# 设置属性防⽌中⽂乱码mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 模拟数据产⽣: 产⽣600条数据np.random.seed(0)n_clusters = 4N = 1000data1, y1 = ds.make_blobs(n_samples=N, n_features=2, centers=((-1, 1), (1, 1), (1, -1), (-1, -1)), random_state=0)n_noise = int(0.1 * N)r = np.random.rand(n_noise, 2)min1, min2 = np.min(data1, axis=0)max1, max2 = np.max(data1, axis=0)r[:, 0] = r[:, 0] * (max1 - min1) + min1r[:, 1] = r[:, 1] * (max2 - min2) + min2data1_noise = np.concatenate((data1, r), axis=0)y1_noise = np.concatenate((y1, [4] * n_noise))# 拟合⽉⽛形数据data2, y2 = ds.make_moons(n_samples=N, noise=.05)data2 = np.array(data2)n_noise = int(0.1 * N)r = np.random.rand(n_noise, 2)min1, min2 = np.min(data2, axis=0)max1, max2 = np.max(data2, axis=0)r[:, 0] = r[:, 0] * (max1 - min1) + min1r[:, 1] = r[:, 1] * (max2 - min2) + min2data2_noise = np.concatenate((data2, r), axis=0)y2_noise = np.concatenate((y2, [3] * n_noise))def expandBorder(a, b):d = (b - a) * 0.1return a - d, b + d## 画图# 给定画图的颜⾊cm = mpl.colors.ListedColormap(['#FF0000', '#00FF00', '#0000FF', '#d8e507', '#F0F0F0'])plt.figure(figsize=(14, 12), facecolor='w')linkages = ("ward", "complete", "average") # 把⼏种距离⽅法，放到list⾥，后⾯直接循环取值for index, (n_clusters, data, y) in enumerate(((4, data1, y1), (4, data1_noise, y1_noise),(2, data2, y2), (2, data2_noise, y2_noise))):# 前⾯的两个4表⽰⼏⾏⼏列，第三个参数表⽰第⼏个⼦图(从1开始，从左往右数)plt.subplot(4, 4, 4 * index + 1)plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=y, cmap=cm)plt.title(u'原始数据', fontsize=17)plt.grid(b=True, ls=':')min1, min2 = np.min(data, axis=0)max1, max2 = np.max(data, axis=0)plt.xlim(expandBorder(min1, max1))plt.ylim(expandBorder(min2, max2))# 计算类别与类别的距离(只计算最接近的七个样本的距离) -- 希望在agens算法中，在计算过程中不需要重复性的计算点与点之间的距离 connectivity = kneighbors_graph(data, n_neighbors=7, mode='distance', metric='minkowski', p=2, include_self=True)connectivity = (connectivity + connectivity.T)for i, linkage in enumerate(linkages):##进⾏建模，并传值ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters, affinity='euclidean',connectivity=connectivity, linkage=linkage)ac.fit(data)y = bels_plt.subplot(4, 4, i + 2 + 4 * index)plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=y, cmap=cm)plt.title(linkage, fontsize=17)plt.grid(b=True, ls=':')plt.xlim(expandBorder(min1, max1))plt.ylim(expandBorder(min2, max2))plt.tight_layout(0.5, rect=(0, 0, 1, 0.95))plt.show()AGNES使⽤不同合并⽅式的结果：分裂的层次聚类（类似于决策树）DIANA算法==>采⽤⾃顶向下的策略。