数据挖掘之Cluster AnalysisPPT课件.pptx

数据挖掘中的聚类分析是将数据分组到不同的类别或聚类中，使得同一聚类内的对象彼此相似，而与其他聚类中的对象不相似。聚类是无监督学习的一种，通常用于发现数据集中的自然群体结构，而无需事先知道具体的类别标签。 聚类在多个领域有广泛应用。例如，在文本聚类中，搜索引擎会使用这种方法来组织和检索信息；在市场营销中，企业通过聚类分析识别客户群体的特征；在保险业，保险公司可能利用聚类找出高赔付率的汽车保险客户群；在土地使用规划中，聚类可以帮助识别具有相似用途的土地区域；在城市规划中，可以依据房屋类型、价值和地理位置对住宅进行分类。 在进行聚类分析时，数据结构是非常关键的一环。数据矩阵是最常见的表示方式，其中包含n个对象和p个特征，每个对象由一列特征值表示。此外，还有一种叫做差异度量矩阵，它度量的是对象i和j之间的差异，是一个非负数值。 聚类分析中的数据类型包括：间隔尺度变量、二元离散变量和多值离散属性。间隔尺度变量是连续测量的数据，如距离、年龄、收入或体重。由于单位不同可能导致聚类结果差异，所以通常需要对这些数据进行标准化处理。 相似性和差异性是衡量对象间关系的关键。距离是最常用的度量方法，常见的距离计算方法有Minkowski距离（包括曼哈顿距离和欧氏距离）。Minkowski距离是一般化的距离公式，当p=1时，对应曼哈顿距离，p=2时则为欧氏距离。这些距离函数可以帮助我们量化数据对象之间的相似度或差异，并在聚类算法中作为基础。 聚类方法有很多种类，可以大致分为以下几类：层次聚类、划分聚类、基于密度的聚类和基于模型的聚类。层次聚类包括凝聚型和分裂型，它们通过构建树形结构来形成聚类；划分聚类如K-means，通过迭代优化聚类中心来分配对象；基于密度的聚类如DBSCAN，关注高密度区域的连接；基于模型的聚类则尝试找到数据的最佳概率分布模型。 异常检测也是聚类分析的一部分，它关注那些与大多数数据点显著不同的对象，可能是潜在的错误或有价值的异常情况。 聚类分析是一种强大的工具，能够帮助我们在大量数据中发现模式和结构，从而辅助决策和理解复杂数据集的内在特性。在实际应用中，选择合适的聚类方法、预处理步骤以及评估指标都是确保分析有效性的关键。