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(shí)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(shí)往往會(huì)失效，尤其是對(duì)于高維數(shù)據(jù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的聚類方法在高維數(shù)據(jù)集中聚類時(shí)主要遇到兩個(gè)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(jiǎn)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(píng)價(jià)指標(biāo)，即兩個(gè)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(duì)象組成的，所以最終目標(biāo)是得到緊湊且獨(dú)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(jī)選取K個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心，然后計(jì)算每個(gè)對(duì)象到每個(gè)種子聚類中心的距離，將每個(gè)對(duì)象分配到最近的聚類中心。

每次分配一個(gè)樣本時(shí)，根據(jù)集群中的現(xiàn)有對(duì)象重新計(jì)算該集群的集群中心。這個(gè)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(duì)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(shí)現(xiàn)第一步:首先確定一個(gè)k值，也就是我們希望對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類得到k個(gè)集合。2.從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為質(zhì)心。

系列文章:聚類分析(1)市場(chǎng)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(gè)數(shù)，通常我們需要嘗試幾次，分析多少個(gè)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(qiáng)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(duì)應(yīng)分析適用于分類變量。聚類分析對(duì)極值比較敏感，變量數(shù)據(jù)的維數(shù)也會(huì)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(shí)，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(gè)點(diǎn)看成M維空間中的一個(gè)點(diǎn)，定義空間中的距離。

許多聚類算法適用于少于200個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)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(gè)對(duì)象，在如此大的數(shù)據(jù)集樣本上進(jìn)行聚類可能會(huì)導(dǎo)致有偏差的結(jié)果。我們需要一個(gè)高可擴(kuò)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(gè)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(duì)數(shù)據(jù)對(duì)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(gè)重要的研究課題?？紤]到這些限制，我們對(duì)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(duì)聚類方法的影響。

1。原始數(shù)據(jù)存在的幾個(gè)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)傩浴Ｔ谶@個(gè)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(jì)算機(jī)和人工檢查相結(jié)合；回歸6。分盒法:分盒法是一種簡(jiǎn)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(shí)際上是根據(jù)屬性值劃分的子區(qū)間。如果一個(gè)屬性值在一個(gè)子區(qū)間內(nèi)，就說該屬性值被放入這個(gè)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(gè)盒子里的數(shù)據(jù)，用某種方法處理每個(gè)盒子里的數(shù)據(jù)。

說到聚類算法，稍微懂點(diǎn)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(shí)在使用聚類算法的時(shí)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(jì)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(duì)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(shí)，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(shí)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。