聚类算法 (3).docx

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似性或距离进行分组，使得同一组内的对象相互之间相似度较高，而不同组之间的对象相似度较低。在给定的文档中，描述了一个聚类过程，涉及了数据预处理、距离计算和几种聚类方法的实现。以下是具体的知识点解析： 1. **数据读取**： - 使用`ReadDate`函数读取名为`campan.txt`的数据文件，`SizeOfChar`参数可能表示每个数据项的字符长度。 2. **数据标准化**： - 数据标准化是聚类前的重要步骤，目的是消除不同特征尺度的影响，使得所有特征在同一尺度上。文档中提到了明可夫斯基距离和欧氏距离，其中欧氏距离是最常用的衡量样本间距离的方式。 - 明可夫斯基距离是一般化的距离公式，包括曼哈顿距离（p=1）和欧氏距离（p=2）。公式为：`d(x,y) = (|x_1 - y_1|^p + ... + |x_n - y_n|^p)^(1/p)`，其中p是可调参数。 3. **聚类方法**： - 提到了四种聚类方法：单链接（`single`）、平均链接（`average`）、质心（`centroid`）和 Ward 方法。 - 单链接：连接两个最近样本的集群。 - 平均链接：连接两个集群的平均距离最短的样本。 - 质心：根据各集群内所有样本的平均值计算新的质心，然后重新分配样本。 - Ward 方法：最小化内部平方和的增加，寻求使新集群方差最小的合并。 4. **系统聚类树（Dendrogram）**： - Dendrogram 是聚类结果的一种可视化表示，显示了数据对象逐步合并的过程。 - `dendrogram(Z,0)` 函数用于绘制聚类树，其中 `Z` 是通过谱系分析得到的距离矩阵，`0` 表示不剪枝。 5. **选择节点查看原始数据**： - 用户可以通过输入节点编号 `M` 来查看相应节点的原始数据。 6. **结果展示**： - 显示标准化后的数据结果以及各特征的标准差。 - 标准化后的数据可以使得不同特征在同一尺度上比较，标准差则反映了特征的离散程度。 在实际应用中，聚类算法常用于市场细分、图像分析、生物信息学等领域。选择合适的聚类方法和参数对结果影响很大，需要根据具体问题进行调整。在聚类过程中，可能还需要考虑数据的维度、噪声和异常值等问题。此外，评估聚类质量的方法通常包括轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等。