聚類分析與分類方法

聚類分析與分類方法匯報(bào)人：XX2024-02-04contents目錄聚類分析基本概念與原理數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征選擇常見聚類算法原理及實(shí)現(xiàn)分類方法概述與比較聚類結(jié)果可視化展示技巧實(shí)際應(yīng)用案例分析與挑戰(zhàn)01聚類分析基本概念與原理聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，旨在將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)不相交的子集或“簇”，使得同一簇內(nèi)數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能相似，不同簇間數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能相異。聚類分析的目的包括：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布模式、簡化數(shù)據(jù)處理、異常值檢測、數(shù)據(jù)壓縮等。聚類分析定義及目的層次聚類包括凝聚型和分裂型兩種，通過逐層合并或分裂數(shù)據(jù)對(duì)象來形成樹狀聚類結(jié)構(gòu)。劃分聚類如K-means、K-medoids等，通過迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇，并不斷優(yōu)化簇中心或代表點(diǎn)來降低簇內(nèi)差異。密度聚類如DBSCAN、OPTICS等，基于數(shù)據(jù)對(duì)象的密度分布進(jìn)行聚類，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇并識(shí)別噪聲點(diǎn)。模型聚類如高斯混合模型（GMM）等，假設(shè)每個(gè)簇服從某種概率分布模型，通過估計(jì)模型參數(shù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分來實(shí)現(xiàn)聚類。網(wǎng)格聚類利用網(wǎng)格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將空間劃分為有限個(gè)單元，基于網(wǎng)格單元的密度或數(shù)據(jù)分布進(jìn)行聚類。常用聚類方法介紹皮爾遜相關(guān)系數(shù)衡量兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)程度，適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)且要求變量服從正態(tài)分布。杰卡德相似系數(shù)衡量兩個(gè)集合的交集大小與并集大小之比，適用于二元特征或符號(hào)型數(shù)據(jù)。余弦相似度衡量兩個(gè)向量之間的夾角余弦值，適用于稀疏高維數(shù)據(jù)。歐氏距離衡量數(shù)據(jù)對(duì)象在歐氏空間中的直線距離，適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)。曼哈頓距離衡量數(shù)據(jù)對(duì)象在標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)系上的絕對(duì)軸距總和，對(duì)離群點(diǎn)和數(shù)據(jù)分布較為魯棒。相似度度量準(zhǔn)則內(nèi)部指標(biāo)如輪廓系數(shù)（SilhouetteCoefficient）、戴維森-布爾丁指數(shù)（Davies-BouldinIndex,DBI）等，僅利用數(shù)據(jù)集本身的特征來評(píng)價(jià)聚類效果，無需真實(shí)標(biāo)簽。外部指標(biāo)如調(diào)整蘭德系數(shù)（AdjustedRandIndex,ARI）、標(biāo)準(zhǔn)化互信息（NormalizedMutualInformation,NMI）等，通過與真實(shí)標(biāo)簽或其他聚類結(jié)果進(jìn)行比較來評(píng)價(jià)聚類效果。相對(duì)指標(biāo)如F值、準(zhǔn)確率、召回率等，通過將聚類結(jié)果轉(zhuǎn)換為分類結(jié)果并計(jì)算相關(guān)指標(biāo)來評(píng)價(jià)聚類效果。這類指標(biāo)通常用于特定場景下的聚類任務(wù)評(píng)估。聚類效果評(píng)價(jià)指標(biāo)02數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征選擇確保數(shù)據(jù)集中每個(gè)樣本的唯一性。去除重復(fù)數(shù)據(jù)將非數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，便于后續(xù)計(jì)算。數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換根據(jù)具體情況選擇填充、插值或刪除缺失值。處理缺失值將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量，如獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼等。編碼分類變量數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換從原始數(shù)據(jù)中提取出對(duì)聚類或分類有用的信息，如統(tǒng)計(jì)特征、紋理特征等。特征提取主成分分析（PCA）線性判別分析（LDA）非線性降維技術(shù)通過線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無關(guān)的表示，可用于降維和去噪。通過找到一個(gè)投影方向，使得同類之間的投影點(diǎn)盡可能接近，不同類之間的投影點(diǎn)盡可能遠(yuǎn)離。如流形學(xué)習(xí)、自編碼器等，用于處理非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。特征提取與降維技術(shù)簡單直接，但可能導(dǎo)致信息丟失。刪除含有缺失值的樣本或特征根據(jù)數(shù)據(jù)分布選擇合適的填充值。均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充利用已知數(shù)據(jù)點(diǎn)估算缺失值，如線性插值、多項(xiàng)式插值等。插值法利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測缺失值，如回歸模型、K近鄰等?；谀Ｐ偷奶畛淙笔е堤幚矸椒ńy(tǒng)計(jì)方法距離度量方法密度度量方法孤立森林算法異常值檢測及處理策略基于正態(tài)分布假設(shè)，利用3σ原則或箱線圖等方法檢測異常值?；跀?shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度檢測異常值，如LOF算法。計(jì)算樣本間的距離，將遠(yuǎn)離其他樣本的點(diǎn)視為異常值，如K近鄰、DBSCAN等聚類算法中的異常值檢測。通過構(gòu)建多棵決策樹來孤立異常值，適用于高維數(shù)據(jù)的異常值檢測。03常見聚類算法原理及實(shí)現(xiàn)K-means算法是一種基于距離的聚類算法，通過迭代尋找K個(gè)聚類中心，使得每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到其所屬聚類中心的距離之和最小。原理1.隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心；2.將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給最近的聚類中心，形成K個(gè)聚類；3.重新計(jì)算每個(gè)聚類的中心點(diǎn)；4.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)。步驟K-means算法原理及步驟層次聚類算法通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度或距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)逐步聚合成越來越大的聚類，直到滿足某種停止條件。原理根據(jù)聚類的方式不同，層次聚類可以分為自底向上的凝聚式層次聚類和自頂向下的分裂式層次聚類。類別層次聚類算法能夠發(fā)現(xiàn)不同層次的聚類結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度較高，且對(duì)異常值和噪聲敏感。特點(diǎn)層次聚類算法介紹原理DBSCAN算法是一種基于密度的聚類算法，通過尋找被低密度區(qū)域分離的高密度區(qū)域來形成聚類。概念在DBSCAN算法中，核心點(diǎn)、邊界點(diǎn)和噪聲點(diǎn)是三個(gè)重要的概念。核心點(diǎn)是指在給定半徑內(nèi)包含足夠多鄰居的點(diǎn)；邊界點(diǎn)是指在給定半徑內(nèi)鄰居數(shù)量不足，但落在某個(gè)核心點(diǎn)的鄰域內(nèi)的點(diǎn)；噪聲點(diǎn)是指既不是核心點(diǎn)也不是邊界點(diǎn)的點(diǎn)。步驟1.任意選擇一個(gè)未訪問過的點(diǎn)p，查找其給定半徑內(nèi)的鄰居；2.如果p的鄰居數(shù)量足夠多，則創(chuàng)建一個(gè)新的聚類，并將p及其鄰居加入該聚類；3.對(duì)于新加入聚類的點(diǎn)，繼續(xù)查找其給定半徑內(nèi)的鄰居，并將符合條件的鄰居加入該聚類；4.重復(fù)步驟2和3，直到?jīng)]有新的點(diǎn)可以加入該聚類；5.繼續(xù)選擇未訪問過的點(diǎn)，重復(fù)步驟1-4，直到所有點(diǎn)都被訪問過。密度聚類算法DBSCAN原理VS譜聚類算法是一種基于圖論的聚類算法，通過將數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度關(guān)系轉(zhuǎn)化為無向圖上的邊的權(quán)重，然后利用圖的譜屬性進(jìn)行聚類。實(shí)現(xiàn)過程1.構(gòu)建相似度矩陣，表示數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度關(guān)系；2.根據(jù)相似度矩陣構(gòu)建無向圖，并計(jì)算圖的拉普拉斯矩陣；3.對(duì)拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征值分解，并取最小的K個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的特征向量構(gòu)成矩陣；4.將矩陣的每一行看作一個(gè)點(diǎn)在新的空間中的表示，對(duì)這些點(diǎn)進(jìn)行K-means聚類；5.將聚類結(jié)果映射回原始數(shù)據(jù)空間，得到最終的聚類結(jié)果。思想譜聚類算法思想及實(shí)現(xiàn)過程04分類方法概述與比較決策樹分類通過樹形結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，易于理解和解釋。支持向量機(jī)（SVM）在高維空間中尋找最優(yōu)超平面，以最大化分類間隔。樸素貝葉斯分類基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)，計(jì)算后驗(yàn)概率進(jìn)行分類。K近鄰（KNN）分類根據(jù)距離度量找到最近的K個(gè)樣本，并根據(jù)其類別進(jìn)行投票。監(jiān)督學(xué)習(xí)分類方法簡介03異常檢測識(shí)別與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的離群點(diǎn)或異常值。01聚類分析將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)組或簇，使得同一簇內(nèi)數(shù)據(jù)相似度高，不同簇間相似度低。02降維通過主成分分析（PCA）等方法，將數(shù)據(jù)從高維空間映射到低維空間，以便于可視化或進(jìn)一步處理。非監(jiān)督學(xué)習(xí)分類方法對(duì)比利用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，逐步擴(kuò)大標(biāo)記數(shù)據(jù)集。自我訓(xùn)練多視圖學(xué)習(xí)生成式模型從不同角度或特征空間獲取數(shù)據(jù)，并利用未標(biāo)記數(shù)據(jù)的一致性來提高分類性能。假設(shè)未標(biāo)記數(shù)據(jù)服從某種分布，并利用標(biāo)記數(shù)據(jù)來估計(jì)分布參數(shù)，進(jìn)而進(jìn)行分類。030201半監(jiān)督學(xué)習(xí)分類策略探討通過自助采樣法生成多個(gè)數(shù)據(jù)集，并分別訓(xùn)練基分類器，最終通過投票或平均得到分類結(jié)果。Bagging通過迭代訓(xùn)練一系列基分類器，每個(gè)基分類器都重點(diǎn)關(guān)注前一個(gè)分類器錯(cuò)誤分類的樣本，最終將多個(gè)基分類器加權(quán)組合得到強(qiáng)分類器。Boosting將多個(gè)基分類器的輸出作為新的特征輸入到次級(jí)分類器中進(jìn)行訓(xùn)練，以得到更好的分類性能。Stacking集成學(xué)習(xí)在分類中應(yīng)用05聚類結(jié)果可視化展示技巧數(shù)據(jù)降維利用PCA、t-SNE等方法將高維數(shù)據(jù)降至二維，便于在平面上展示。顏色區(qū)分為不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分配不同顏色，直觀展示聚類結(jié)果。形狀與大小可通過改變數(shù)據(jù)點(diǎn)的形狀和大小，進(jìn)一步展示數(shù)據(jù)的特征和聚類效果。二維平面散點(diǎn)圖展示方法通過顏色梯度展示數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度或距離，便于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的熱點(diǎn)區(qū)域和離群點(diǎn)。熱力圖展示層次聚類結(jié)果，通過樹狀結(jié)構(gòu)展示數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的層次關(guān)系。樹狀圖（樹圖）可將熱力圖和樹狀圖結(jié)合使用，更全面地展示聚類結(jié)果和數(shù)據(jù)特征。結(jié)合使用熱力圖和樹狀圖展示技巧色彩與透明度通過調(diào)整數(shù)據(jù)點(diǎn)的顏色和透明度，增強(qiáng)三維空間感，展示聚類結(jié)果。交互功能利用三維交互功能，如旋轉(zhuǎn)、縮放等，方便用戶從不同角度觀察數(shù)據(jù)。三維坐標(biāo)系利用三維坐標(biāo)系展示三個(gè)維度的數(shù)據(jù)特征，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可視化效果。三維空間散點(diǎn)圖繪制方法功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具，支持多種圖表類型和交互功能，適合聚類結(jié)果的可視化展示。Tableau基于JavaScript的圖形庫，提供高度自定義的數(shù)據(jù)可視化功能，適合創(chuàng)建個(gè)性化的聚類結(jié)果展示。D3.js支持Python、R等多種編程語言的交互式可視化庫，提供豐富的圖表類型和交互功能。Plotly微軟推出的商業(yè)智能工具，提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和可視化功能，適合企業(yè)級(jí)聚類結(jié)果展示。PowerBI交互式可視化工具推薦06實(shí)際應(yīng)用案例分析與挑戰(zhàn)推薦系統(tǒng)利用聚類分析發(fā)現(xiàn)客戶群體的共同興趣點(diǎn)，為推薦系統(tǒng)提供個(gè)性化推薦依據(jù)。流失預(yù)警識(shí)別具有流失風(fēng)險(xiǎn)的客戶群體，及時(shí)采取挽留措施?？蛻羧后w劃分基于購買歷史、消費(fèi)習(xí)慣等特征將客戶劃分為不同群體，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。電商客戶細(xì)分場景應(yīng)用案例社交網(wǎng)絡(luò)用戶群體劃分挑戰(zhàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理社交網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量龐大，需要處理海量數(shù)據(jù)以識(shí)別用戶群體。動(dòng)態(tài)性社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為具有動(dòng)態(tài)性，需要實(shí)時(shí)更新用戶群體劃分結(jié)果。隱私保護(hù)在劃分用戶群體的同時(shí)，需要保護(hù)用戶隱私不被泄露。123對(duì)基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化等預(yù)處理操作。基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)預(yù)處理根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的聚類算法，如K-means、層次聚類等。聚類算法選擇