聚类分析方法 分类方法 数据挖掘

分类:

系统聚类方法(Hierarchical Cluster过程):直观、易懂

快速聚类(K-means Cluster过程):快速、动态

有序聚类:时间顺序or大小顺序

聚类分析方法 分类方法 数据挖掘

相似性度量:

一。变量测量尺度的类型

间隔尺度:数量概念

顺序尺度:次序概念

名义尺度:纯粹一个标记,例如眼睛颜色、物品种类

二。样品间亲疏程度的测度

1.

R型聚类:(P阶X'X)基于样品,对指标聚类——相似系数(1,-1)

Q型聚类:(n阶XX')基于指标,对样品聚类——将样品看成点,点点距离

2.常用距离算法

闵可夫斯基距离(明氏距离minkowski):闵氏距离、绝对距离、欧式距离、切比雪夫距离

——受量纲影响,没考虑变量之间相关性

马氏距离(广义欧氏距离)

——不受量纲影响,考虑了变量之间相关性(假设变量之间独立)

兰氏距离

——不受量纲影响,没考虑变量之间相关性

斜交空间距离

3.相似系数(变量相似性度量)

相似系数:数据便准话后的夹角余弦

夹角余弦

系统聚类方法

一。分析过程

每个样本自成一类,计算两两距离,共有Cn2个——将距离最小的合并为新类——利用递推公式计算新类与其他类之间的距离——重复,直到所有样本点归为一类——画聚类图——决定类的个数

二。常见聚类法

最短距离(nearest neighbor)

最长距离(furthest neighbor)

中间距离法

重心法(gentroid clustering):样品的均值法

离差平方和法(ward's method):类内离差平方和最小,类间最大

三。确定类的个数

1.给定阈值:距离<阈值

2.观测样品散点图

3.R^2统计量=类间离差平方和总离差平方和——越大越好

4.伪F统计量(Pseudo statistic)——越大越好

5.伪t^2统计量:评价第p类和第q类合并的效果(与没合并时比较)

四。主要步骤

1.选择变量

2.计算相似性

3.聚类:选择方法,确定类数

4.聚类结果的解释和证实

动态聚类

一。思想

主要作用是适用于大型数据。克服了系统聚类的复杂繁琐。

二。方法:

K-meanscluster:空间群点任选两点聚核——第一次分类——求该类中心——第二次分类——……直到所有样品不能再分配为止

三。特点

效率高:收敛到局部最优解

四。问题

分类型数据中心如何定义

预先指定聚类个数K

结果受初始值的影响

适合形状规则的聚类

  

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