聚类分析文献综述

聚类分析文献综述 聚类分析是数据挖掘中的一种重要方法，通过对事物的分类和分析，人们可以更好地认识和理解事物的性质和规律。聚类分析的发展具有重要意义，它可以应用于多个领域，包括商业、生物、地理等。 一、聚类分析的定义和分类 聚类分析是指将一组对象或事物按照其相似性或差异性进行分类和分析的过程。聚类分析可以分为多种类型，包括系统聚类法、快速聚类法、两步聚类法、模糊聚类法等。 二、系统聚类法 系统聚类法是聚类分析中的一种重要方法，它可以对数据对象进行分类和分析。系统聚类法的思路是：首先将每个数据对象各视为一类，然后根据类与类之间的距离或相似程度将最相似的类加以合并，最后选择最相似的类加以合并，直到所有数据对象合并为一类为止。 三、快速聚类法 快速聚类法是聚类分析中的一种快速和简洁的方法，它可以对大量数据进行快速分类和分析。快速聚类法与系统聚类法不同之处在于，快速聚类法只能产生指定类数的结果，而系统聚类法可以产生一系列的聚类结果。 四、两步聚类法 两步聚类法是近年来发展起来的一种智能聚类方法。它按照两个步骤完成聚类：通过构建和修改聚类特征树对记录进行初步归类；然后，对这些初步分类的结果再次进行聚类。两步聚类法可以处理大量数据，自动判断最适合的类别数，并发掘类别之间的复杂关系。 五、模糊聚类 模糊聚类分析方法是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系，从而客观地划分类型。模糊聚类分析方法广泛应用在气象预报、地质、农业、林业等方面。 六、聚类分析的应用 聚类分析的应用非常广泛，在商业上，聚类分析被用来发现不同的客户群，并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征。在生物上，聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类，获取对种群固有结构的认识。在地理上，聚类能够帮助在地球中被观察的数据库商趋于的相似性。 七、结论 聚类分析是数据挖掘中的一种重要方法，它可以应用于多个领域，包括商业、生物、地理等。聚类分析的发展具有重要意义，它可以帮助人们更好地认识和理解事物的性质和规律。