聚類算法，誰(shuí)知道系統(tǒng)聚類法

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-08-24 02:21:30 編輯：智能門(mén)戶手機(jī)版

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1，誰(shuí)知道系統(tǒng)聚類法
2，文本聚類算法真正能實(shí)用的有哪些算法
3，KMeans聚類算法原理是怎么樣的
4，什么是聚類分析聚類算法有哪幾種
5，急求kMeans聚類算法實(shí)現(xiàn)
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，誰(shuí)知道系統(tǒng)聚類法

系統(tǒng)聚類法是聚類分析諸方法中用得最多的一種，其基本思想是：開(kāi)始將 n個(gè)樣品各自作為一類，并規(guī)定樣品之間的距離和類與類之間的距離，然后將距離最近的兩類合并成一個(gè)新類，計(jì)算新類與其它類的距離；重復(fù)進(jìn)行兩個(gè)最近類的合并，每次減少一類，直至所有的樣品合并為一類。一般常用的有八種系統(tǒng)聚類方法，所有這些聚類方法的區(qū)別在于類與類之間距離的計(jì)算方法不同。

誰(shuí)知道系統(tǒng)聚類法

2，文本聚類算法真正能實(shí)用的有哪些算法

在文本信息空間內(nèi)尋找任何兩個(gè)最相關(guān)的文本信息，并將之簡(jiǎn)并成一個(gè)文本信息，從而實(shí)現(xiàn)信息數(shù)量的收縮。簡(jiǎn)并算法的實(shí)現(xiàn)通過(guò)比較整個(gè)信息空間內(nèi)的所有文本的相關(guān)性（相識(shí)性），得到相互之間的相關(guān)性后兩兩(注)進(jìn)行配對(duì)。配對(duì)的要求是這兩個(gè)文本信息的相關(guān)性最大，例如A 找到了文檔B，那么B 也一定找到最相關(guān)的文檔就是A 。注，某些情況A 最相近的文檔是C ，那么B 而B(niǎo) 最相關(guān)的文檔也是C ，存在一種情況，A,B,C 三者之間自恰，就是構(gòu)成空間信息最近的一個(gè)三角形。得到了最相似文檔后，將只進(jìn)行平均化，或者簡(jiǎn)單的迭加。信息空間中獨(dú)立信息的數(shù)量會(huì)減少到原來(lái)的一半以下，然后重復(fù)實(shí)現(xiàn)1 的過(guò)程，在進(jìn)行兼并。信息最后簡(jiǎn)并到唯一的一個(gè)信息，就是整個(gè)信息文本的平均值。畫(huà)出信息樹(shù)的結(jié)構(gòu)，就能夠根據(jù)要進(jìn)行規(guī)模不同大小的聚類進(jìn)行自動(dòng)聚類了。

文本聚類算法真正能實(shí)用的有哪些算法

3，KMeans聚類算法原理是怎么樣的

一，K-Means聚類算法原理 k-means 算法接受參數(shù) k ；然后將事先輸入的n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的?！　-means算法是最為經(jīng)典的基于劃分的聚類方法，是十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空間中k個(gè)點(diǎn)為中心進(jìn)行聚類，對(duì)最靠近他們的對(duì)象歸類。通過(guò)迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結(jié)果?！　〖僭O(shè)要把樣本集分為c個(gè)類別，算法描述如下：　?。?）適當(dāng)選擇c個(gè)類的初始中心；　?。?）在第k次迭代中，對(duì)任意一個(gè)樣本，求其到c個(gè)中心的距離，將該樣本歸到距離最短的中心所在的類；　?。?）利用均值等方法更新該類的中心值；　?。?）對(duì)于所有的c個(gè)聚類中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不變，則迭代結(jié)束，否則繼續(xù)迭代。　　該算法的最大優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)潔和快速。算法的關(guān)鍵在于初始中心的選擇和距離公式。

KMeans聚類算法原理是怎么樣的

4，什么是聚類分析聚類算法有哪幾種

聚類分析的算法可以分為以下幾大類:分裂法、層次法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法和基于模型的方法等。

聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標(biāo)）分類問(wèn)題的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。聚類分析起源于分類學(xué)，在古老的分類學(xué)中，人們主要依靠經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)來(lái)實(shí)現(xiàn)分類，很少利用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行定量的分類。隨著人類科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)分類的要求越來(lái)越高，以致有時(shí)僅憑經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)難以確切地進(jìn)行分類，于是人們逐漸地把數(shù)學(xué)工具引用到了分類學(xué)中，形成了數(shù)值分類學(xué)，之后又將多元分析的技術(shù)引入到數(shù)值分類學(xué)形成了聚類分析。聚類分析內(nèi)容非常豐富，有系統(tǒng)聚類法、有序樣品聚類法、動(dòng)態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預(yù)報(bào)法等。聚類分析計(jì)算方法主要有如下幾種：分裂法(partitioning methods)：層次法(hierarchicalmethods)：基于密度的方法(density-based methods): 基于網(wǎng)格的方法(grid-based methods): 基于模型的方法(model-based methods)。

5，急求kMeans聚類算法實(shí)現(xiàn)

K-MEANS算法:k-means算法接受輸入量k；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的。k-means算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇k個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開(kāi)始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù).k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開(kāi)。具體如下：輸入：k,data[n];（1）選擇k個(gè)初始中心點(diǎn)，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];（2）對(duì)于data[0]….data[n],分別與c[0]…c[n-1]比較，假定與c[i]差值最少，就標(biāo)記為i;（3）對(duì)于所有標(biāo)記為i點(diǎn)，重新計(jì)算c[i]=（4）重復(fù)(2)(3),直到所有c[i]值的變化小于給定閾值。算法實(shí)現(xiàn)起來(lái)應(yīng)該很容易，就不幫你編寫(xiě)代碼了。

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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聚類算法，誰(shuí)知道系統(tǒng)聚類法

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1，誰(shuí)知道系統(tǒng)聚類法

2，文本聚類算法真正能實(shí)用的有哪些算法

3，KMeans聚類算法原理是怎么樣的

4，什么是聚類分析聚類算法有哪幾種

5，急求kMeans聚類算法實(shí)現(xiàn)

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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聚類算法，誰(shuí)知道系統(tǒng)聚類法

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1，誰(shuí)知道系統(tǒng)聚類法

2，文本聚類算法真正能實(shí)用的有哪些算法

3，KMeans聚類算法原理是怎么樣的

4，什么是聚類分析聚類算法有哪幾種

5，急求kMeans聚類算法實(shí)現(xiàn)

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