《聚类分析与判》课件

,汇报人C ON TE NT SPARTONEPART TWO聚类分析是一种目的将数据划特点不需要预应用广泛应用无监督学习算法分为不同的类别先知道数据的类于数据挖掘、模或组别或组式识别等领域聚类分析是一种聚类分析的目标聚类分析的基本聚类分析可以分为两种类型硬聚类无监督学习算法，是将相似的数据思想是，通过计和软聚类硬聚类用于将数据点分点分为一组，而算数据点之间的是将数据点分为不为不同的类别或不同的数据点分相似度或距离，同的组，而软聚类组为不同的组将相似的数据点则是将数据点分为不同的概率分布分为一组市场细分将客户分为不同的生物信息学分析基因表达数细分市场，以便进行精准营销据，发现基因的功能和相互作用数据挖掘发现数据中的隐图像处理对图像进行分类和识别，如人脸识别、图像检索藏模式和结构等PART THREE原理将数据点划分为个聚类，使得每个聚类中的数据点距离其聚类中心最近K步骤选择初始聚类中心，计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中，更新聚类中心，重复以上步骤直到聚类中心不再变化优点简单、快速，适用于大数据集缺点需要预先设定聚类数，对初始聚类中心敏感，不适用于非球形数据分布K基本思想将数据点按照相似度进行分组，形成层次结构优点可以处理大规模数据，易于理解缺点计算复杂度高，需要多次迭代应用场景市场细分、客户分类、生物信息学等定义基于密度的聚类算法，通过高密度区域连接来形成聚类簇优点对异常值和噪声具有较强的鲁棒性，能够发现任意形状的聚类簇参数eps（邻域半径）和MinPts（最小点数）适用场景适用于任意形状的聚类簇，尤其适用于噪声数据和异常值较多的数据集原理基于数据矩阵的谱分解，将数据映射到低维空间特点适用于高维数据，能够发现数据的内在结构应用广泛应用于图像处理、生物信息学等领域优点计算效率高，能够处理大规模数据PART FOUR轮廓系数是一种轮廓系数的值介轮廓系数的计算内聚度表示同一聚类评估指标，于-1到1之间，公式为轮廓系类别内的样本相用于衡量聚类效值越大表示聚类数=（内聚度-分似度，分离度表果效果越好离度）/（1-分示不同类别间的离度）样本相似度肘部法则是一种用于确定聚类通过观察聚类结果的轮廓系数数量的方法变化，找到拐点拐点对应的聚类数量被认为是肘部法则可以帮助避免过度拟合和欠拟合问题最佳的互信息法是一种互信息法通过计算互信息法可以衡互信息法可以应用两个聚类之间的互于各种类型的数据，常用的聚类评估量聚类结果的稳信息来评估聚类的包括文本、图像和指标定性和一致性效果音频等外部索引法是一种评估聚类分析效外部索引法包括调整兰德指数、调果的方法整互信息、调整轮廓系数等指标添加标题添加标题添加标题添加标题外部索引法通过比较聚类结果与已外部索引法可以应用于各种类型的知的类别标签来评估聚类效果数据，如文本、图像、音频等PART FIVE案例背景某社交数据来源用户注聚类方法采用K-结果分析根据聚类结果，将用户分媒体平台希望对用册信息、行为数据、means、层次聚类、为不同类别，如活户进行分类，以便社交关系等DBSCAN等方法进跃用户、沉默用户、更好地了解用户需行聚类分析内容生产者等，为求和提供个性化服平台提供运营策略务和个性化服务提供参考案例背景某电商平台希望通过聚类分析，了解用户购买行为和偏好，提高营销效果数据来源用户购买记录、浏览记录、评价记录等聚类方法采用K-means聚类算法，根据用户购买行为和偏好进行聚类结果分析将用户分为不同类别，如价格敏感型、品牌忠诚型、冲动型等，为电商平台提供营销策略参考案例新闻分方法TF-IDF结果将新闻应用提高新类向量化，K-分为政治、经闻检索效率，means聚类济、文化等类个性化推荐新别闻应用场景图像检索、图像分类、图像识别等聚类方法K-means、层次聚类、谱聚类等案例人脸识别、图像分割、图像去噪等效果评估准确率、召回率、F1值等指标进行评估PART SIXl深度学习在聚类分析中的应用l深度学习与聚类分析的融合方法l深度学习在聚类分析中的优势l深度学习与聚类分析的未来发展趋势高维数据数据维度高，数据挑战数据稀疏，维度灾难，量大，处理难度大计算复杂度高未来展望深度学习，强化学解决方案降维技术，特征选习，迁移学习在聚类分析中的择，聚类算法优化应用智能推荐系统通过聚类分析，可自然语言处理聚类分析可以用于自以更好地理解用户的兴趣和需求，然语言处理，将文本进行分类和聚类，提高文本处理的效率和准确性为用户提供更精准的推荐添加标题添加标题添加标题添加标题图像识别聚类分析可以用于图像智能决策支持聚类分析可以用于识别，将图像中的物体进行分类和智能决策支持，帮助企业更好地理识别解和分析数据，做出更明智的决策汇报人。