聚類，常見(jiàn)的聚類方法都有哪些資訊聚類算不算

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-09-02 10:38:59 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，常見(jiàn)的聚類方法都有哪些資訊聚類算不算
2，什么是空間聚類規(guī)則的挖掘方法
3，請(qǐng)問(wèn)聚類的正確解釋是什么
4，聚類與分類分析之間有什么區(qū)別
5，文本分類和聚類有什么區(qū)別
6，用于數(shù)據(jù)挖掘的聚類算法有哪些各有何優(yōu)勢(shì)

1，常見(jiàn)的聚類方法都有哪些資訊聚類算不算

像網(wǎng)絡(luò)、密度、分層、樣本這些都是基本的聚類方法呢，樓主你說(shuō)的資訊聚類是不是在專有的交流平臺(tái)上看到的，聽(tīng)著都好專業(yè)，建議樓主看一下這個(gè)內(nèi)容，

常見(jiàn)的聚類方法都有哪些資訊聚類算不算

2，什么是空間聚類規(guī)則的挖掘方法

將物理或?qū)ο蟮募戏纸M成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過(guò)程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對(duì)象的集合，這些對(duì)象與同一個(gè)簇中的對(duì)象彼此相似，與其他簇中的對(duì)象相異網(wǎng)?，F(xiàn)在有許多聚類算法,但它們都可分為三類:分區(qū)算法，層次算法和定位算法。

什么是空間聚類規(guī)則的挖掘方法

3，請(qǐng)問(wèn)聚類的正確解釋是什么

基因表達(dá)數(shù)據(jù)的聚類分析已成為后基因組時(shí)代研究的熱點(diǎn)之一。近二十幾年出現(xiàn)了許多用于基因聚類的算法。杜智華、王宜偉、廖惠連和紀(jì)震于2007年提出一種新的基因聚類算法:粒子對(duì)算法(Particle-pair),簡(jiǎn)稱為PP。此算法使用一個(gè)粒子對(duì)代替通常意義上的粒子群完成優(yōu)化，由于群體規(guī)模小，易于協(xié)調(diào)粒子之間的位置關(guān)系，使得每個(gè)粒子都可以受益于較接近最優(yōu)解的粒子組合，因此表現(xiàn)出明確的方向性，能夠指導(dǎo)K-means算法逼近最佳聚類，避免陷入局部最優(yōu)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與K-means以及FKM相比，PP算法提高了聚類結(jié)果的類內(nèi)緊致性和類間分離度。同時(shí)也改善了K-means對(duì)初始聚類中心過(guò)度依賴的缺陷，對(duì)隨機(jī)的初始值PP算法都可穩(wěn)定的接近全局最優(yōu)解。相對(duì)FKM計(jì)算耗時(shí)的缺點(diǎn)，此算法計(jì)算時(shí)間少，收斂速度快并且參數(shù)設(shè)置簡(jiǎn)單。PP算法在對(duì)具有先驗(yàn)生物信息的基因表達(dá)數(shù)據(jù)的聚類中，也表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。在酵母菌基因表達(dá)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)之中，PP算法擁有超過(guò)K-means、FKM以及SOMSs的聚類正確率。

請(qǐng)問(wèn)聚類的正確解釋是什么

4，聚類與分類分析之間有什么區(qū)別

通常，為有監(jiān)督分類提供若干已標(biāo)記的模式(預(yù)分類過(guò))，需要解決的問(wèn)題是為一個(gè)新遇到的但無(wú)標(biāo)記的模式進(jìn)行標(biāo)記。在典型的情況下，先將給定的無(wú)標(biāo)記的模式用來(lái)學(xué)習(xí)〔訓(xùn)練)，反過(guò)來(lái)再用來(lái)標(biāo)記一個(gè)新模式。聚類需要解決的問(wèn)題是將已給定的若千無(wú)標(biāo)記的模式聚集起來(lái)使之成為有意義的聚類。從某種意義上說(shuō)，標(biāo)一記也與聚類相關(guān)，但這些類型的標(biāo)記是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，也就是說(shuō)，只是從數(shù)據(jù)中得到這些標(biāo)記。聚類與數(shù)據(jù)挖掘中的分類不同，在分類模塊中，對(duì)于目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)中存在哪些類是知道的，要做的就是將每一條記錄分別屬于哪一類標(biāo)記出來(lái):與此相似但又不同的是，聚類是在預(yù)先不知道目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)到底有多少類的情況下，希望將所有的記錄組成不同的類或者說(shuō)“聚類”，并且使得在這種分類情況下，以某種度量為標(biāo)準(zhǔn)的相似性，在同一聚類之間最小化，而在不同聚類之間最大化。事實(shí)上，聚類算法中很多算法的相似性都是基于距離的，而且由于現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)類型的多樣性，關(guān)于如何度量?jī)蓚€(gè)含有非數(shù)值型字段的記錄之間的距離的討論有很多，并提出了相應(yīng)的算法。在很多應(yīng)用中，聚類分析得到的每一個(gè)類中的成員都可以被統(tǒng)一看待。

5，文本分類和聚類有什么區(qū)別

聚類就是將一組的文章或文本信息進(jìn)行相似性的比較，將比較相似的文章或文本信息歸為同一組的技術(shù)。分類和聚類都是將相似對(duì)象歸類的過(guò)程。區(qū)別是，分類是事先定義好類別，類別數(shù)不變。分類器需要由人工標(biāo)注的分類訓(xùn)練語(yǔ)料訓(xùn)練得到，屬于有指導(dǎo)學(xué)習(xí)范疇。聚類則沒(méi)有事先預(yù)定的類別，類別數(shù)不確定。聚類不需要人工標(biāo)注和預(yù)先訓(xùn)練分類器，類別在聚類過(guò)程中自動(dòng)生成。分類適合類別或分類體系已經(jīng)確定的場(chǎng)合，比如按照國(guó)圖分類法分類圖書；聚類則適合不存在分類體系、類別數(shù)不確定的場(chǎng)合，一般作為某些應(yīng)用的前端，比如多文檔文摘、搜索引擎結(jié)果后聚類(元搜索)等。　　分類(classification )是找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類或概念的模型(或函數(shù))，以便能夠使用模型預(yù)測(cè)類標(biāo)記未知的對(duì)象類。分類技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中是一項(xiàng)重要任務(wù),目前商業(yè)上應(yīng)用最多。分類的目的是學(xué)會(huì)一個(gè)分類函數(shù)或分類模型(也常常稱作分類器),該模型能把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類別中的某一個(gè)類中。　　要構(gòu)造分類器，需要有一個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集作為輸入。訓(xùn)練集由一組數(shù)據(jù)庫(kù)記錄或元組構(gòu)成，每個(gè)元組是一個(gè)由有關(guān)字段(又稱屬性或特征)值組成的特征向量，此外，訓(xùn)練樣本還有一個(gè)類別標(biāo)記。一個(gè)具體樣本的形式可表示為：(v1,v2,...,vn; c)；其中vi表示字段值，c表示類別。分類器的構(gòu)造方法有統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等等。　　不同的分類器有不同的特點(diǎn)。有三種分類器評(píng)價(jià)或比較尺度：1)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度；2)計(jì)算復(fù)雜度；3)模型描述的簡(jiǎn)潔度。預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度是用得最多的一種比較尺度，特別是對(duì)于預(yù)測(cè)型分類任務(wù)。計(jì)算復(fù)雜度依賴于具體的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)和硬件環(huán)境，在數(shù)據(jù)挖掘中，由于操作對(duì)象是巨量的數(shù)據(jù)，因此空間和時(shí)間的復(fù)雜度問(wèn)題將是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。對(duì)于描述型的分類任務(wù)，模型描述越簡(jiǎn)潔越受歡迎。　　另外要注意的是，分類的效果一般和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)有關(guān)，有的數(shù)據(jù)噪聲大，有的有空缺值，有的分布稀疏，有的字段或?qū)傩蚤g相關(guān)性強(qiáng)，有的屬性是離散的而有的是連續(xù)值或混合式的。目前普遍認(rèn)為不存在某種方法能適合于各種特點(diǎn)的數(shù)據(jù) 　　聚類(clustering)是指根據(jù)“物以類聚”原理，將本身沒(méi)有類別的樣本聚集成不同的組，這樣的一組數(shù)據(jù)對(duì)象的集合叫做簇，并且對(duì)每一個(gè)這樣的簇進(jìn)行描述的過(guò)程。它的目的是使得屬于同一個(gè)簇的樣本之間應(yīng)該彼此相似，而不同簇的樣本應(yīng)該足夠不相似。與分類規(guī)則不同，進(jìn)行聚類前并不知道將要?jiǎng)澐殖蓭讉€(gè)組和什么樣的組，也不知道根據(jù)哪些空間區(qū)分規(guī)則來(lái)定義組。其目的旨在發(fā)現(xiàn)空間實(shí)體的屬性間的函數(shù)關(guān)系，挖掘的知識(shí)用以屬性名為變量的數(shù)學(xué)方程來(lái)表示。聚類技術(shù)正在蓬勃發(fā)展，涉及范圍包括數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、生物學(xué)以及市場(chǎng)營(yíng)銷等領(lǐng)域，聚類分析已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域中一個(gè)非常活躍的研究課題。

6，用于數(shù)據(jù)挖掘的聚類算法有哪些各有何優(yōu)勢(shì)

1、層次聚類算法1.1聚合聚類1.1.1相似度依據(jù)距離不同：Single-Link:最近距離、Complete-Link：最遠(yuǎn)距離、Average-Link：平均距離1.1.2最具代表性算法1）CURE算法特點(diǎn)：固定數(shù)目有代表性的點(diǎn)共同代表類優(yōu)點(diǎn)：識(shí)別形狀復(fù)雜，大小不一的聚類，過(guò)濾孤立點(diǎn)2）ROCK算法特點(diǎn)：對(duì)CURE算法的改進(jìn)優(yōu)點(diǎn)：同上，并適用于類別屬性的數(shù)據(jù)3）CHAMELEON算法特點(diǎn)：利用了動(dòng)態(tài)建模技術(shù)1.2分解聚類1.3優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：適用于任意形狀和任意屬性的數(shù)據(jù)集；靈活控制不同層次的聚類粒度，強(qiáng)聚類能力缺點(diǎn)：大大延長(zhǎng)了算法的執(zhí)行時(shí)間，不能回溯處理2、分割聚類算法2.1基于密度的聚類2.1.1特點(diǎn)將密度足夠大的相鄰區(qū)域連接，能有效處理異常數(shù)據(jù)，主要用于對(duì)空間數(shù)據(jù)的聚類2.1.2典型算法1）DBSCAN：不斷生長(zhǎng)足夠高密度的區(qū)域2）DENCLUE：根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)在屬性空間中的密度進(jìn)行聚類，密度和網(wǎng)格與處理的結(jié)合3）OPTICS、DBCLASD、CURD：均針對(duì)數(shù)據(jù)在空間中呈現(xiàn)的不同密度分不對(duì)DBSCAN作了改進(jìn)2.2基于網(wǎng)格的聚類2.2.1特點(diǎn)利用屬性空間的多維網(wǎng)格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，將空間劃分為有限數(shù)目的單元以構(gòu)成網(wǎng)格結(jié)構(gòu)；1）優(yōu)點(diǎn)：處理時(shí)間與數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)目無(wú)關(guān)，與數(shù)據(jù)的輸入順序無(wú)關(guān)，可以處理任意類型的數(shù)據(jù)2）缺點(diǎn)：處理時(shí)間與每維空間所劃分的單元數(shù)相關(guān)，一定程度上降低了聚類的質(zhì)量和準(zhǔn)確性2.2.2典型算法1）STING：基于網(wǎng)格多分辨率，將空間劃分為方形單元，對(duì)應(yīng)不同分辨率2）STING+：改進(jìn)STING，用于處理動(dòng)態(tài)進(jìn)化的空間數(shù)據(jù)3）CLIQUE：結(jié)合網(wǎng)格和密度聚類的思想，能處理大規(guī)模高維度數(shù)據(jù)4）WaveCluster：以信號(hào)處理思想為基礎(chǔ)2.3基于圖論的聚類2.3.1特點(diǎn)轉(zhuǎn)換為組合優(yōu)化問(wèn)題，并利用圖論和相關(guān)啟發(fā)式算法來(lái)解決，構(gòu)造數(shù)據(jù)集的最小生成數(shù)，再逐步刪除最長(zhǎng)邊1）優(yōu)點(diǎn)：不需要進(jìn)行相似度的計(jì)算2.3.2兩個(gè)主要的應(yīng)用形式1）基于超圖的劃分2）基于光譜的圖劃分2.4基于平方誤差的迭代重分配聚類2.4.1思想逐步對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化、不斷將目標(biāo)數(shù)據(jù)集向各個(gè)聚類中心進(jìn)行重新分配以獲最優(yōu)解2.4.2具體算法1）概率聚類算法期望最大化、能夠處理異構(gòu)數(shù)據(jù)、能夠處理具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的記錄、能夠連續(xù)處理成批的數(shù)據(jù)、具有在線處理能力、產(chǎn)生的聚類結(jié)果易于解釋2）最近鄰聚類算法——共享最近鄰算法SNN特點(diǎn)：結(jié)合基于密度方法和ROCK思想，保留K最近鄰簡(jiǎn)化相似矩陣和個(gè)數(shù)不足：時(shí)間復(fù)雜度提高到了O(N^2)3）K-Medioids算法特點(diǎn)：用類中的某個(gè)點(diǎn)來(lái)代表該聚類優(yōu)點(diǎn)：能處理任意類型的屬性；對(duì)異常數(shù)據(jù)不敏感4）K-Means算法1》特點(diǎn)：聚類中心用各類別中所有數(shù)據(jù)的平均值表示2》原始K-Means算法的缺陷：結(jié)果好壞依賴于對(duì)初始聚類中心的選擇、容易陷入局部最優(yōu)解、對(duì)K值的選擇沒(méi)有準(zhǔn)則可依循、對(duì)異常數(shù)據(jù)較為敏感、只能處理數(shù)值屬性的數(shù)據(jù)、聚類結(jié)構(gòu)可能不平衡3》K-Means的變體Bradley和Fayyad等：降低對(duì)中心的依賴，能適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集Dhillon等：調(diào)整迭代過(guò)程中重新計(jì)算中心方法，提高性能Zhang等：權(quán)值軟分配調(diào)整迭代優(yōu)化過(guò)程Sarafis：將遺傳算法應(yīng)用于目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建中Berkh in等：應(yīng)用擴(kuò)展到了分布式聚類還有：采用圖論的劃分思想，平衡聚類結(jié)果，將原始算法中的目標(biāo)函數(shù)對(duì)應(yīng)于一個(gè)各向同性的高斯混合模型5）優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：應(yīng)用最為廣泛；收斂速度快；能擴(kuò)展以用于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集缺點(diǎn)：傾向于識(shí)別凸形分布、大小相近、密度相近的聚類；中心選擇和噪聲聚類對(duì)結(jié)果影響大3、基于約束的聚類算法3.1約束對(duì)個(gè)體對(duì)象的約束、對(duì)聚類參數(shù)的約束；均來(lái)自相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)3.2重要應(yīng)用對(duì)存在障礙數(shù)據(jù)的二維空間按數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,如COD(Clustering with Obstructed Distance)：用兩點(diǎn)之間的障礙距離取代了一般的歐式距離3.3不足通常只能處理特定應(yīng)用領(lǐng)域中的特定需求4、用于高維數(shù)據(jù)的聚類算法4.1困難來(lái)源因素1）無(wú)關(guān)屬性的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)失去了聚類的趨勢(shì)2)區(qū)分界限變得模糊4.2解決方法1)對(duì)原始數(shù)據(jù)降維2)子空間聚類CACTUS：對(duì)原始空間在二維平面上的投影CLIQUE：結(jié)合基于密度和網(wǎng)格的聚類思想，借鑒Apriori算法3)聯(lián)合聚類技術(shù)特點(diǎn)：對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)和屬性同時(shí)進(jìn)行聚類文本：基于雙向劃分圖及其最小分割的代數(shù)學(xué)方法4.3不足：不可避免地帶來(lái)了原始數(shù)據(jù)信息的損失和聚類準(zhǔn)確性的降低

聚類算法一般的有系統(tǒng)聚類、kmean聚類、兩階段聚類，當(dāng)然有異常檢測(cè)和相鄰分析也可以算作聚類。系統(tǒng)聚類可以繪出樹(shù)狀圖，分析者可以直觀的依據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇和判斷聚類類別和數(shù)量，要求變量統(tǒng)一類型kmean均值需要提前指定所聚類的類別數(shù)量，要求變量全部為連續(xù)性數(shù)據(jù)類型。兩階段聚類對(duì)變量類型沒(méi)有要求，可以既包括分類變量，也包括連續(xù)變量，同時(shí)兩階段聚類能夠自動(dòng)推薦出最適合的聚類。

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聚類，常見(jiàn)的聚類方法都有哪些資訊聚類算不算

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1，常見(jiàn)的聚類方法都有哪些資訊聚類算不算

2，什么是空間聚類規(guī)則的挖掘方法

3，請(qǐng)問(wèn)聚類的正確解釋是什么

4，聚類與分類分析之間有什么區(qū)別

5，文本分類和聚類有什么區(qū)別

6，用于數(shù)據(jù)挖掘的聚類算法有哪些各有何優(yōu)勢(shì)

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聚類，常見(jiàn)的聚類方法都有哪些資訊聚類算不算

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