《聚類分析修改》課件

聚類分析修改2023-2026ONEKEEPVIEWREPORTING目錄CATALOGUE聚類分析簡介K-means聚類算法DBSCAN聚類算法層次聚類算法聚類分析的評估指標(biāo)聚類分析的改進方向聚類分析簡介PART01聚類分析的定義聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過將數(shù)據(jù)集劃分為若干個聚類，使得同一聚類內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似，不同聚類間的數(shù)據(jù)盡可能不同。它主要用于探索數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和分類，幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)的分布和特征。聚類分析基于數(shù)據(jù)的相似性進行分類，通過計算數(shù)據(jù)點之間的距離或相似度來衡量它們之間的相似程度。常見的聚類算法包括K-means、層次聚類、DBSCAN等，它們通過不同的方式來確定聚類的中心點或邊界，從而將數(shù)據(jù)劃分為不同的類別。聚類分析的原理聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一種重要技術(shù)，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱藏模式和規(guī)律。數(shù)據(jù)挖掘圖像處理社交網(wǎng)絡(luò)分析在圖像識別和分類中，聚類分析可以幫助將圖像分成不同的類別，如人臉、物體等。通過聚類分析可以發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)，從而更好地理解用戶行為和關(guān)系。030201聚類分析的應(yīng)用場景K-means聚類算法PART02接著，算法重新計算每個聚類的中心點，并重復(fù)上述過程，直到聚類中心不再發(fā)生明顯變化或達到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。K-means算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過將數(shù)據(jù)集劃分為K個聚類，使得每個數(shù)據(jù)點與其所在聚類的中心點之間的距離之和最小化。算法的基本思想是隨機選擇K個聚類中心，然后根據(jù)數(shù)據(jù)點到每個聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點分配給最近的聚類中心，形成K個聚類。K-means算法的基本思想K-means算法的步驟3.重新計算中心點根據(jù)每個聚類的數(shù)據(jù)點，重新計算每個聚類的中心點。2.分配數(shù)據(jù)點根據(jù)數(shù)據(jù)點到每個聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點分配給最近的聚類中心。1.初始化隨機選擇K個聚類中心。4.迭代優(yōu)化重復(fù)步驟2和3，直到聚類中心不再發(fā)生明顯變化或達到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。5.輸出結(jié)果輸出最終的聚類結(jié)果和每個聚類的中心點。K-means算法的優(yōu)缺點0102031.簡單易懂，易于實現(xiàn)。2.對異常值和噪音數(shù)據(jù)不太敏感。優(yōu)點可以發(fā)現(xiàn)任何形狀的聚類。K-means算法的優(yōu)缺點缺點2.對初始聚類中心的選擇敏感，不同的初始中心可能導(dǎo)致不同的聚類結(jié)果。1.需要預(yù)先設(shè)定聚類的數(shù)量K，這可能是一個主觀的決策。3.只能發(fā)現(xiàn)凸形聚類，對于非凸形狀的聚類效果不佳。K-means算法的優(yōu)缺點DBSCAN聚類算法PART03基于密度的聚類01DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）算法是一種基于密度的聚類方法，它將具有足夠高密度的區(qū)域劃分為簇，并識別出低密度的噪聲點。核心點與邊界點的定義02DBSCAN算法通過核心點（高密度區(qū)域）和邊界點（連接核心點的低密度區(qū)域）的識別，將簇內(nèi)的點連接起來，形成高密度區(qū)域。密度可達與密度相連03在DBSCAN算法中，任意兩個點之間如果存在一個路徑，使得路徑上的點都屬于同一簇，則稱這兩個點密度可達。同時，如果一個點的鄰域內(nèi)存在足夠多的點，則稱該點為核心點。DBSCAN算法的基本思想5.結(jié)束條件當(dāng)所有點都被劃分到某個簇或被識別為噪聲點時，算法結(jié)束。4.噪聲點的識別如果一個點不屬于任何簇，則將其視為噪聲點。3.簇的擴展如果鄰域內(nèi)的點數(shù)大于等于MinPts，則將該鄰域內(nèi)的點劃分為同一簇，并繼續(xù)擴展簇。1.選擇初始點隨機選擇一個點作為初始種子點。2.確定鄰域根據(jù)給定的半徑ε和最小點數(shù)MinPts，確定種子點的鄰域。DBSCAN算法的步驟DBSCAN算法的優(yōu)缺點密度敏感能夠識別出任何形狀的簇，并且對異常值具有較強的魯棒性?？山忉屝詮娪捎诨诿芏冗M行聚類，所以結(jié)果具有較好的可解釋性。DBSCAN算法的優(yōu)缺點對參數(shù)不敏感：DBSCAN算法對參數(shù)的選擇相對不敏感，即使在參數(shù)選擇不佳的情況下也能得到較好的聚類結(jié)果。由于需要計算每個點到種子點的距離以及鄰域內(nèi)的點數(shù)，因此計算量較大，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)集較大時。如果噪聲點占據(jù)了較大比例，可能會影響聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性。DBSCAN算法的優(yōu)缺點對噪聲敏感計算量大層次聚類算法PART04層次聚類算法是一種基于距離的聚類方法，通過計算數(shù)據(jù)點之間的距離或相似度來將數(shù)據(jù)點分組。它采用自底向上的策略，首先將每個數(shù)據(jù)點視為一個獨立的簇，然后通過逐步合并最接近的簇來形成更大的簇，直到滿足終止條件。層次聚類算法的基本思想是利用數(shù)據(jù)點之間的距離或相似度來反映它們之間的親疏關(guān)系，從而將數(shù)據(jù)點分組。層次聚類算法的基本思想初始化：將每個數(shù)據(jù)點視為一個獨立的簇。步驟1重復(fù)步驟3和4，直到滿足終止條件（例如達到預(yù)設(shè)的簇數(shù)量或最大簇大?。?。步驟5計算距離：計算每個簇中數(shù)據(jù)點之間的距離或相似度。步驟2合并簇：將最接近的簇合并成一個新的簇。步驟3更新距離：重新計算新簇中數(shù)據(jù)點之間的距離或相似度。步驟40201030405層次聚類算法的步驟可視化效果好層次聚類可以生成樹狀圖（dendrogram），方便觀察數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果和層次結(jié)構(gòu)。適用于任意形狀的簇層次聚類不受簇形狀的限制，可以發(fā)現(xiàn)不同形狀的簇。層次聚類算法的優(yōu)缺點可解釋性強：層次聚類可以明確地給出每個數(shù)據(jù)點的聚類歸屬，方便解釋和展示。層次聚類算法的優(yōu)缺點計算量大層次聚類算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度較高，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集可能會變得低效?？赡芟萑刖植孔顑?yōu)解由于層次聚類采用迭代方式進行，可能會陷入局部最優(yōu)解，而非全局最優(yōu)解。對參數(shù)敏感層次聚類算法對距離度量和終止條件等參數(shù)較為敏感，不同的參數(shù)設(shè)置可能導(dǎo)致不同的聚類結(jié)果。層次聚類算法的優(yōu)缺點聚類分析的評估指標(biāo)PART05輪廓系數(shù)是一種評估聚類效果的指標(biāo)，用于衡量聚類結(jié)果的清晰度和分離度?？偨Y(jié)詞輪廓系數(shù)通過計算聚類結(jié)果中樣本點與其所在簇的相似度以及樣本點與其相鄰簇的相似度來評估聚類效果。它取值范圍在-1到1之間，值越接近1表示聚類效果越好。詳細描述輪廓系數(shù)互信息是一種衡量聚類結(jié)果中各簇之間相互依賴程度的指標(biāo)?？偨Y(jié)詞互信息通過計算聚類結(jié)果中各簇之間的熵來評估聚類效果。熵越大，表示各簇之間的相互依賴程度越高，聚類效果越好。詳細描述互信息總結(jié)詞調(diào)整蘭德指數(shù)是一種評估聚類效果的指標(biāo)，用于衡量聚類結(jié)果的純度和一致性。詳細描述調(diào)整蘭德指數(shù)通過計算聚類結(jié)果中各簇的純度和一致性來評估聚類效果。純度越高，一致性越好，表示聚類效果越好。調(diào)整蘭德指數(shù)聚類分析的改進方向PART06VS混合聚類算法是一種結(jié)合了多種聚類方法的算法，旨在提高聚類的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。詳細描述混合聚類算法通過結(jié)合不同類型的聚類方法，如層次聚類、K-means聚類、密度聚類等，以充分利用各種方法的優(yōu)點，提高聚類的效果。常見的混合聚類算法包括譜聚類、集成學(xué)習(xí)和基于圖的方法等?？偨Y(jié)詞混合聚類算法的研究深度學(xué)習(xí)技術(shù)為聚類分析提供了新的思路和方法，能夠自動提取高層次的特征表示?；谏疃葘W(xué)習(xí)的聚類算法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，自動學(xué)習(xí)和提取數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征，從而進行有效的聚類。常見的基于深度學(xué)習(xí)的聚類算法包括自編碼器聚類、深度聚類等?？偨Y(jié)詞詳細描述基于深度學(xué)習(xí)的聚類算法研究高維數(shù)據(jù)的聚類算法研究高維數(shù)據(jù)聚類是當(dāng)前研究的熱點問題，旨在解決高維