《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(jìn)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(gè)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(jìn)行分類，通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)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(diǎn)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(shí)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(jì)算每個(gè)聚類的中心點(diǎn)，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(dá)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(gè)聚類，使得每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與其所在聚類的中心點(diǎn)之間的距離之和最小化。算法的基本思想是隨機(jī)選擇K個(gè)聚類中心，然后根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)到每個(gè)聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給最近的聚類中心，形成K個(gè)聚類。K-means算法的基本思想K-means算法的步驟3.重新計(jì)算中心點(diǎn)根據(jù)每個(gè)聚類的數(shù)據(jù)點(diǎn)，重新計(jì)算每個(gè)聚類的中心點(diǎn)。2.分配數(shù)據(jù)點(diǎn)根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)到每個(gè)聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給最近的聚類中心。1.初始化隨機(jī)選擇K個(gè)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(dá)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(gè)聚類的中心點(diǎn)。K-means算法的優(yōu)缺點(diǎn)0102031.簡單易懂，易于實(shí)現(xiàn)。2.對異常值和噪音數(shù)據(jù)不太敏感。優(yōu)點(diǎn)可以發(fā)現(xiàn)任何形狀的聚類。K-means算法的優(yōu)缺點(diǎn)缺點(diǎn)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(gè)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(diǎn)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(shí)別出低密度的噪聲點(diǎn)。核心點(diǎn)與邊界點(diǎn)的定義02DBSCAN算法通過核心點(diǎn)（高密度區(qū)域）和邊界點(diǎn)（連接核心點(diǎn)的低密度區(qū)域）的識(shí)別，將簇內(nèi)的點(diǎn)連接起來，形成高密度區(qū)域。密度可達(dá)與密度相連03在DBSCAN算法中，任意兩個(gè)點(diǎn)之間如果存在一個(gè)路徑，使得路徑上的點(diǎn)都屬于同一簇，則稱這兩個(gè)點(diǎn)密度可達(dá)。同時(shí)，如果一個(gè)點(diǎn)的鄰域內(nèi)存在足夠多的點(diǎn)，則稱該點(diǎn)為核心點(diǎn)。DBSCAN算法的基本思想5.結(jié)束條件當(dāng)所有點(diǎn)都被劃分到某個(gè)簇或被識(shí)別為噪聲點(diǎn)時(shí)，算法結(jié)束。4.噪聲點(diǎn)的識(shí)別如果一個(gè)點(diǎn)不屬于任何簇，則將其視為噪聲點(diǎn)。3.簇的擴(kuò)展如果鄰域內(nèi)的點(diǎn)數(shù)大于等于MinPts，則將該鄰域內(nèi)的點(diǎn)劃分為同一簇，并繼續(xù)擴(kuò)展簇。1.選擇初始點(diǎn)隨機(jī)選擇一個(gè)點(diǎn)作為初始種子點(diǎn)。2.確定鄰域根據(jù)給定的半徑ε和最小點(diǎn)數(shù)MinPts，確定種子點(diǎn)的鄰域。DBSCAN算法的步驟DBSCAN算法的優(yōu)缺點(diǎn)密度敏感能夠識(shí)別出任何形狀的簇，并且對異常值具有較強(qiáng)的魯棒性。可解釋性強(qiáng)由于基于密度進(jìn)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(diǎn)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(jì)算每個(gè)點(diǎn)到種子點(diǎn)的距離以及鄰域內(nèi)的點(diǎn)數(shù)，因此計(jì)算量較大，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)集較大時(shí)。如果噪聲點(diǎn)占據(jù)了較大比例，可能會(huì)影響聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性。DBSCAN算法的優(yōu)缺點(diǎn)對噪聲敏感計(jì)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(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離或相似度來將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組。它采用自底向上的策略，首先將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)獨(dú)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(diǎn)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(diǎn)分組。層次聚類算法的基本思想初始化：將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)獨(dú)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(dá)到預(yù)設(shè)的簇?cái)?shù)量或最大簇大?。?。步驟5計(jì)算距離：計(jì)算每個(gè)簇中數(shù)據(jù)點(diǎn)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(gè)新的簇。步驟3更新距離：重新計(jì)算新簇中數(shù)據(jù)點(diǎn)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(diǎn)可解釋性強(qiáng)：層次聚類可以明確地給出每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的聚類歸屬，方便解釋和展示。層次聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)計(jì)算量大層次聚類算法的時(shí)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(huì)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(jìn)行，可能會(huì)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(diǎn)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(jì)算聚類結(jié)果中樣本點(diǎn)與其所在簇的相似度以及樣本點(diǎn)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(xì)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(jì)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(xì)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(xì)描述調(diào)整蘭德指數(shù)通過計(jì)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(jìn)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(xì)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(diǎn)，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(dòng)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(dòng)學(xué)習(xí)和提取數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征，從而進(jìn)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(xì)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(diǎn)問題，旨在解決高維