傳統(tǒng)的聚類算法可以分為以下五類:①劃分法②層次法③基于密度的方法④基于網(wǎng)格的方法⑤基于模型的方法。他們成功地解決了低維數(shù)據(jù)的聚類問題。然而，由于實際應(yīng)用中數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，現(xiàn)有算法在處理很多問題時往往會失效，尤其是對于高維數(shù)據(jù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)。因為傳統(tǒng)的聚類方法在高維數(shù)據(jù)集中聚類時主要遇到兩個問題。①高維數(shù)據(jù)集中大量無關(guān)屬性的存在，使得所有維度聚類的可能性幾乎為零；②高維空間的數(shù)據(jù)分布比低維空間稀疏，數(shù)據(jù)之間的距離幾乎相等是普遍現(xiàn)象，而傳統(tǒng)的聚類方法是基于距離的，所以無法在高維空間建立基于距離的聚類。

1。概述Kmeans聚類算法，也稱為K means聚類算法，是一種簡單而經(jīng)典的基于距離的聚類算法。它以距離作為相似性的評價指標(biāo)，即兩個物體之間的距離越近，其相似性越大。該算法認(rèn)為聚類是由相互靠近的對象組成的，所以最終目標(biāo)是得到緊湊且獨立的聚類。2.Kmeans聚類算法的核心思想是一種迭代聚類分析算法。其步驟是隨機選取K個對象作為初始聚類中心，然后計算每個對象到每個種子聚類中心的距離，將每個對象分配到最近的聚類中心。

每次分配一個樣本時，根據(jù)集群中的現(xiàn)有對象重新計算該集群的集群中心。這個過程將重復(fù)進(jìn)行，直到滿足終止條件。終止條件可以是沒有(或最少數(shù)量)對象被重新分配到不同的聚類，沒有(或最少數(shù)量)聚類中心再次變化，誤差平方和局部最小。3.算法實現(xiàn)第一步:首先確定一個k值，也就是我們希望對數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類得到k個集合。2.從數(shù)據(jù)集中隨機選取k個數(shù)據(jù)點作為質(zhì)心。

系列文章:聚類分析(1)市場細(xì)分聚類分析方法分為快速聚類和系統(tǒng)聚類(層次聚類)?？焖倬垲恠pss使用Kmeans聚類算法。這種聚類方法需要指定聚類的個數(shù)，通常我們需要嘗試幾次，分析多少個類合適。聚類分析適用于大樣本量。樣本數(shù)超過500，變量數(shù)超過50(非強制)。聚類分析數(shù)據(jù)類型為數(shù)值型，非數(shù)值型變量需要轉(zhuǎn)換，二進(jìn)制變量(0，

聚類大多適用于連續(xù)變量，對應(yīng)分析適用于分類變量。聚類分析對極值比較敏感，變量數(shù)據(jù)的維數(shù)也會影響聚類結(jié)果，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。結(jié)果取決于第一次初始分類，聚類中最重要的變化發(fā)生在第一次分配中。在聚類分析中，分類時，一種是用相似系數(shù)，屬性越接近，相似系數(shù)越接近1或1，以此來確定分類。另一種是用空間距離把每個點看成M維空間中的一個點，定義空間中的距離。

許多聚類算法適用于少于200個數(shù)據(jù)對象的小數(shù)據(jù)集；然而，大規(guī)模數(shù)據(jù)庫可能包含數(shù)百萬個對象，在如此大的數(shù)據(jù)集樣本上進(jìn)行聚類可能會導(dǎo)致有偏差的結(jié)果。我們需要一個高可擴展性的聚類算法。數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫可能包含幾個維度或?qū)傩?。很多聚類算法擅長處理低維數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能只涉及二維或三維。

在高維空間中對數(shù)據(jù)對象進(jìn)行聚類是非常具有挑戰(zhàn)性的，尤其是考慮到這樣的數(shù)據(jù)可能非常稀疏并且高度傾斜。用戶希望聚類結(jié)果是可解釋的、可理解的和可用的。換句話說，聚類可能需要與特定的語義解釋和應(yīng)用相關(guān)聯(lián)。應(yīng)用目標(biāo)如何影響聚類方法的選擇也是一個重要的研究課題?？紤]到這些限制，我們對聚類分析的研究將如下進(jìn)行。首先，了解不同類型的數(shù)據(jù)及其對聚類方法的影響。

1。原始數(shù)據(jù)存在的幾個問題:不一致；重復(fù)；包含噪音；高維度。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)歸約。3.數(shù)據(jù)挖掘使用數(shù)據(jù)的原則應(yīng)該是從原始數(shù)據(jù)中選擇合適的屬性作為數(shù)據(jù)挖掘?qū)傩?。在這個選擇過程中應(yīng)該參考的原則是:盡可能賦予屬性名和屬性值明確的含義；多數(shù)據(jù)源的統(tǒng)一屬性值編碼；刪除唯一屬性；消除重復(fù)性；移除可忽略的字段；合理選擇相關(guān)領(lǐng)域。

5.噪聲數(shù)據(jù)的處理方法:裝箱；聚類；計算機和人工檢查相結(jié)合；回歸6。分盒法:分盒法是一種簡單而常用的預(yù)處理方法，通過檢查相鄰數(shù)據(jù)來確定最終值。所謂的“寧濱”實際上是根據(jù)屬性值劃分的子區(qū)間。如果一個屬性值在一個子區(qū)間內(nèi)，就說該屬性值被放入這個子區(qū)間所代表的“盒子”中。把要處理的數(shù)據(jù)(一列屬性值)按照一定的規(guī)則放到一些盒子里，調(diào)查每個盒子里的數(shù)據(jù)，用某種方法處理每個盒子里的數(shù)據(jù)。

說到聚類算法，稍微懂點數(shù)據(jù)分析的人都知道KMeans。但是KMeans也有它的局限性，它只能處理數(shù)值聚類。此外，通過距離而不是密度進(jìn)行聚類無法處理圓形模式。其實在使用聚類算法的時候還是有很多技術(shù)問題的。聚類算法要求變量之間的相關(guān)性低，DataFrame的corr()函數(shù)可以用來計算相關(guān)性。此外，聚集變量應(yīng)該區(qū)分離散值和非離散值。

1}編碼。建議采用最小最大標(biāo)準(zhǔn)化，以保持與虛擬變量相同的范圍，對于包含非離散變量和虛擬變量(通常)的數(shù)據(jù)集，建議使用KPrototype代替KMeans算法進(jìn)行聚類。使用時，可以標(biāo)記相關(guān)的虛擬變量，以保證不同的處理方式(KModes用于實際的虛擬變量，KMeans用于非離散變量，然后根據(jù)權(quán)重A合并結(jié)果)，KPrototypes(n_clustersnp)。擬合(df.values。