还剩25页未读,继续阅读
本资源只提供10页预览,全部文档请下载后查看!喜欢就下载吧,查找使用更方便
文本内容:
系统聚类分析REPORTING目录•引言•系统聚类分析的基本原理•系统聚类分析的步骤•系统聚类分析的常用算法•系统聚类分析的优缺点•系统聚类分析的未来发展PART01引言REPORTING聚类的定义聚类将数据集划分为若干个组(或称为簇),使得同一组内的数据尽可能相似,不同组的数据尽可能不同系统聚类分析基于距离度量,通过一定的算法将数据点(或样本)进行分类,使得同一类中的数据点尽可能接近或相似,不同类中的数据点尽可能远离或差异大聚类的目的探索性数据分析决策支持聚类分析可以用于市场细分、客户分通过聚类分析,可以发现数据中的隐类等场景,帮助企业更好地了解客户藏模式和结构,从而更好地理解数据需求和市场趋势,从而制定更有针对的分布和特征性的营销策略数据降维通过聚类可以将高维数据降维到低维,从而更方便地可视化、理解和分析数据聚类的应用场景图像处理在图像识别和分类中,可以将图像聚类为不同的类别,如人脸、物体等文本挖掘在文本挖掘中,可以将文档聚类为不同的主题或类别,从而更好地理解文本内容社交网络分析在社交网络分析中,可以将用户聚类为不同的群体,从而更好地理解用户行为和社交关系PART02系统聚类分析的基本原理REPORTING距离度量010203欧氏距离曼哈顿距离切比雪夫距离根据空间中两点间的直线在直角坐标系中,两点之不考虑坐标轴上的比例因距离计算,适用于数值型间的距离等于各坐标轴上子,只考虑坐标轴上的绝数据绝对值之和的和对距离聚类方法层次聚类将数据点按照某种标准(如距离)进行层次分解,形成一棵聚类树K-means聚类将数据点分为K个聚类,每个聚类中心点为该聚类的平均值DBSCAN聚类基于密度的聚类方法,将相邻的密集区域划分为同一聚类聚类评估内部评估指标外部评估指标可解释性评估通过计算聚类内部的紧密程度来通过比较聚类结果与已知类别或评估聚类结果是否具有实际意义评估聚类的质量,如轮廓系数、基准来评估聚类的质量,如调整和可解释性,如聚类结果是否符Calinski-Harabasz指数等兰德指数、互信息等合业务逻辑或经验知识PART03系统聚类分析的步骤REPORTING数据预处理数据清洗去除异常值、缺失值和重复值,确保数据质量1数据转换将连续型数据离散化,或将分类数据转换为数值2型数据标准化将不同量纲或量级的数据进行归一化处理,消除3量纲对聚类结果的影响距离度量欧氏距离曼哈顿距离根据数据的平均值和标准差计算两点之间的计算两点在坐标轴上的绝对距离之和距离切比雪夫距离余弦相似度取两点之间的最大距离计算两个向量之间的夹角的余弦值,用于表示两个向量的相似度聚类方法选择K-means聚类DBSCAN聚类将数据划分为K个簇,通过迭代基于密度的聚类,能够发现任优化簇中心和成员归属意形状的簇层次聚类谱聚类根据数据点之间的距离进行层利用数据的相似性矩阵进行聚次性聚类,形成树状图类,通过图论的方法实现聚类结果评估内部评估指标01如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等,用于评估聚类结果的内部质量外部评估指标02如调整兰德指数、互信息等,用于评估聚类结果与外部标准的一致性可解释性和可视化03通过聚类结果的解释性和可视化展示,评估聚类结果的合理性和可理解性PART04系统聚类分析的常用算法REPORTINGK-means算法总结词一种基于距离度量的聚类算法,通过迭代过程将数据划分为K个集群详细描述K-means算法首先随机选择K个数据点作为初始聚类中心,然后根据数据点到聚类中心的距离将数据分配给最近的聚类中心,接着重新计算每个聚类的中心,并重复此过程直到聚类中心不再发生明显变化或达到预设的迭代次数DBSCAN算法总结词一种基于密度的聚类算法,能够发现任意形状的集群详细描述DBSCAN算法通过检查数据点的邻域来识别高密度区域和低密度区域,并将高密度区域内的点连接成集群该算法能够发现任意形状的集群,并且对异常值具有较强的鲁棒性层次聚类算法要点一要点二总结词详细描述一种基于层次结构的聚类算法,能够发现不同层次的集群层次聚类算法通过不断合并或分裂簇来构建层次结构该算法有多种类型,包括凝聚型和分裂型凝聚型层次聚类从每个单独的数据点作为一个簇开始,然后逐渐合并最接近的簇;分裂型层次聚类则相反,从一个大簇开始,然后逐渐分裂成更小的簇层次聚类算法能够发现不同层次的集群,并且对异常值和噪声具有较强的鲁棒性PART05系统聚类分析的优缺点REPORTING优点无预设条件处理复杂数据集系统聚类分析不需要预设聚类数量,系统聚类分析能够处理多种类型的数而是根据数据自身特性进行自动分类据,包括数值型、有序型和类别型数据可解释性强稳健性系统聚类分析的结果通常比较直观,系统聚类分析对异常值和噪音的敏感容易理解,有助于对数据进行深入分性相对较低,能够稳定地处理各种数析据集缺点对数据预处理敏感计算量大系统聚类分析对数据的预处理要求较高,对于大规模数据集,系统聚类分析的计算如缺失值处理、标准化等,否则可能影响量较大,可能需要较长的运行时间聚类结果的准确性参数选择结果解释难度大系统聚类分析中需要选择合适的距离度量对于某些复杂的聚类结果,可能难以给出方式和聚类标准,不同的参数选择可能影明确的解释和意义,需要进一步的分析和响最终的聚类结果探索PART06系统聚类分析的未来发展REPORTING基于深度学习的聚类方法深度聚类算法利用深度学习技术,通过构建深度神经网络模型,对数据进行逐层特征提取和聚类,提高聚类的准确性和稳定性自编码器聚类利用自编码器学习数据的低维表示,然后基于学习到的表示进行聚类,能够处理高维数据并发现非线性结构高维数据的聚类方法基于降维的聚类通过降维技术将高维数据投影到低维空间,简化数据的复杂度并提高聚类的效果稀疏聚类利用稀疏表示和优化技术,对高维数据进行稀疏编码和聚类,能够发现数据中的稀疏结构和特征大规模数据的聚类方法分布式聚类将大规模数据分散到多个计算节点上进行并行处理,提高聚类的效率增量聚类针对流式数据或动态数据,设计增量式聚类算法,能够实时处理大规模数据并保持聚类的准确性THANKS感谢观看REPORTING。