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《分簇算法综述》ppt课件目录CONTENTS•分簇算法概述•K-means分簇算法•DBSCAN分簇算法•层次聚类分簇算法•分簇算法的性能评估01分簇算法概述分簇算法的定义01分簇算法是一种将数据集划分为若干个簇或子集的方法,使得同一簇内的数据点尽可能相似,不同簇的数据点尽可能不同02分簇算法广泛应用于数据挖掘、机器学习、图像处理等领域,用于聚类分析、异常检测、数据预处理等任务分簇算法的分类基于划分的分簇算法基于密度的分簇算法将数据集划分为若干个大小相近的簇,常根据数据的密度分布进行聚类,将密度较见的有K-means算法、K-modes算法等高的区域划分为一个簇,常见的有DBSCAN算法、OPTICS算法等基于网格的分簇算法基于层次的分簇算法将数据空间划分为若干个网格单元,对每通过反复合并或分裂数据集来形成层次结个网格单元进行聚类,常见的有STING算构的簇,常见的有BIRCH算法、CURE算法法、WaveCluster算法等等分簇算法的应用场景商业智能社交网络分析生物信息学图像处理分簇算法可用于市场细分、分簇算法可用于社区发现、分簇算法可用于基因表达谱分簇算法可用于图像分割、客户分类等任务,帮助企业用户群体划分等任务,帮助分析、蛋白质相互作用网络目标检测等任务,帮助计算更好地了解客户需求和市场研究社交网络的结构和行为构建等任务,帮助研究生物机更好地理解和分析图像内趋势系统的结构和功能容02K-means分簇算法K-means算法的原理将每个数据点分配给最近初始随机选择K个中心点的中心点,形成K个簇重复步骤2和3,直到中心点不再变化或达到预设迭重新计算每个簇的中心点代次数K-means算法的步骤初始化随机选择K个数据点作为初始中心点分配数据点到最近的中心点将每个数据点分配给最近的中心点所在的簇重新计算中心点对于每个簇,重新计算其中心点为簇内所有数据点的均值迭代重复步骤2和3,直到中心点不再变化或达到预设迭代次数K-means算法的优缺点优点简单易懂,计算复杂度相对较低,适合处理大规模数据集缺点对初始中心点敏感,不同的初始中心点可能导致不同的分簇结果;无法处理非凸形状的簇;对噪声和异常值敏感03DBSCAN分簇算法DBSCAN算法的原理基于密度的聚类DBSCAN(Density-Based SpatialClustering ofApplications withNoise)算法是一种基于密度的聚类方法,通过寻找密度相连的区域来形成聚类核心对象和边界对象DBSCAN算法将数据点分为核心对象、边界对象和噪声点三类核心对象是指在其ε邻域内包含足够多的点的对象,边界对象是指在其ε邻域内包含较少点的对象,噪声点则不属于任何聚类的对象密度可达和密度相连DBSCAN算法通过密度可达和密度相连两个概念来将核心对象和边界对象组织成聚类密度可达是指从核心对象出发,可以到达其他对象的路径上至少包含k个对象;密度相连是指两个对象之间存在一条路径,该路径上至少包含k个对象DBSCAN算法的步骤扫描所有点,标记噪声点01对于未被访问过的点,以该点为核心对象,进行如下操作02标记该点为已访问03DBSCAN算法的步骤查找在ε邻域内的所有点,如果数量大于等于k,则标记为核心对象,否则标记为边界对象对于核心对象,继续查找其ε邻域内的点,重复上述步骤,直到所有核心对象的ε邻域内点都被访问过将当前聚类中的所有点标记为同一类别返回所有聚类DBSCAN算法的优缺点优点1能够有效处理异常值和噪声点2能够发现任意形状的聚类3DBSCAN算法的优缺点•对参数k的选择具有一定的鲁棒性DBSCAN算法的优缺点01缺点02对参数ε和k的选择较为敏感,不同的选择可能导致结果差异较大03对于大规模数据集,算法效率较低04层次聚类分簇算法层次聚类算法的原理层次聚类算法基于“距离”的通过不断地将相近的数据点合算法的关键在于如何定义和度度量,将数据点按照距离远近并,直到满足预设的终止条件,量数据点之间的“距离”进行层次聚合形成层次分明的聚类结构层次聚类算法的步骤初始化重复将每个数据点视为一个独立的重复步骤2,直到满足终止条件簇(如达到预设的簇数量或达到某个阈值)合并输出按照某种度量标准,将距离最最终得到的层次分明的聚类结近的两个簇合并为一个新的簇果层次聚类算法的优缺点优点能够得到层次分明的聚类结果,且算法的可解释性强缺点计算复杂度高,尤其是当数据集较大时;另外,对于非凸形状的数据集,可能得不到理想的结果05分簇算法的性能评估评估指标准确度(Accuracy):衡轮廓系数(Silhouette量算法正确地将数据点分Coefficient):衡量簇的到簇中的能力紧凑性和分离性A BC D聚类纯度(Cluster Davies-Bouldin Index:Purity):衡量簇中数据衡量簇的分离度和紧凑度点的同质性的综合指标实验方法0102数据集选择参数设置选择具有不同特性的数据集进行实根据算法特性,设置合适的参数值验,如形状、密度、维度等重复实验对比实验进行多次实验以减小随机误差的影与其他分簇算法进行比较,评估性响能优劣0304结果分析性能对比参数敏感性分析不同分簇算法的性能分析算法对参数变化的敏差异感程度鲁棒性分析应用场景分析算法对噪声和异常点根据性能评估结果,选择的鲁棒性适合应用场景的分簇算法感谢您的观看THANKS。