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数据挖掘导论完整中文PPT学习教案.pptx
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会计学
1
数据挖掘导论
完整中文
在各种领域,针对不
同的应用类型,已经
开发了大量聚类算法
。在这些算法中没有
一种算法能够适应所
有的数据类型、簇和
应用。
事实上,对于更加有
效或者更适合特定数
据类型、簇和应用的
新的聚类算法,看来
总是有进一步的开发
空间。
我们只能说我们已经
有了一些技术,对于
某些情况运行良好。
其原因是,在许多情
况下,对于什么是一
个好的簇集,仍然凭
主观解释。此外,当
使用客观度量精确地
定义
簇时
,发
现
最优
聚类问
题常
常是计
算
不可
行的
。
第
1
页
/
共
109
页
比较
k
均值和
DBSCAN
DBSCAN
和
k
均值都是将每个对象
指派到
单个簇的划分聚类算
法,但是
K
均值一般
聚类所有对象,而
DBSCAN
丢弃被它
识
别为噪声的对象。
K
均值使用簇的基于原形的
概念,而
DBSCAN
使用基于密度的概
念。
DBSCAN
可以处理不同大小
和不同形状的
簇,并且不太受噪声
和离群点的影响。
K
均值很难处理非球状
的簇和不同大小的簇。
当簇具有很不同的密
度时,两种算法的性
能都很差。
第
2
页
/
共
109
页
K
均值只能用于具有明确定
义的质心(如
均值或中位数)的数
据。
D
BSCAN
要
求
密度定义(基于传统
的欧几里得密度概
念)对于数据是有意
义的。
K
均值可以用于稀疏的高维
数据,如文档
数据,
DBSCA
N
通
常在这类数据上性能
很差,因为对于高维
数据,传统的欧几里
得密度定义不能很好
处理。
K
均值和
DBSCAN
的
最初版本都是针对
欧几里得数据设计的
,但是它们都被扩展,
以便处理其他类型的
数据。
第
3
页
/
共
109
页
DBSCAN
不对数据的分布做
任何假定。基
本
k
均值算法等价于一种
统计聚类方法
(混合模型),假定
所有的簇都来自球形
高斯分布,具有不同
的均值,但具有相同
的斜方差矩阵。
DBSCAN
和
k
均值都寻找使用所有
属性的
簇,即它们都不寻找
可能只涉及某个属性
子集的簇。
K
均值可以发现不是明显分
离的簇,即便
簇有重叠也可以发现
,但是
DB
SCAN
会
合并有重叠的簇。
K
均
值算法
的时
间复杂
度是
O
(
m
)
,而
D
BS
C
A
N
的
时间
复杂
度是
O
(
m
2
)
.
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