数据挖掘数据聚类PPT学习教案.pptx

数据挖掘中的数据聚类是一种非监督学习方法，其目标是根据数据对象的相似性或差异性，将数据集划分为多个类别，使得同一类内的对象相似度较高，不同类之间的对象差异性较大。聚类无需预先给定类别标签，而是通过对数据的分析自动发现潜在的分组结构。 在聚类过程中，相似性度量起着核心作用。常见的相似性度量包括距离度量和相似系数。距离度量，如Q型聚类，主要用于样本分类，其中的典型代表有绝对距离、欧式距离（平方欧几里得距离）、切比雪夫距离等。这些距离计算方法衡量的是两个对象之间的差异程度。而R型聚类则关注变量间的相似性，常采用相似系数，如1-rij定义的距离，用于对变量进行分类。 在处理不同类型的数据时，需要选择适合的相似性度量。间隔尺度变量（如连续数值）通常使用欧式距离等连续距离函数；有序尺度变量（如等级数据）可能需要特殊处理，如考虑等级间的相对距离；名义尺度变量（如类别数据）可能使用不考虑数值大小的度量方式。 聚类算法有多种，如基于试探的算法和系统聚类法。基于试探的算法包括单链接、完全链接和平均链接等，它们从局部出发逐步构建聚类结构。系统聚类法则从所有对象组成的大类开始，逐渐细化，直到满足停止条件。动态聚类是一种不断调整聚类的过程，随着新数据的加入或删除，聚类结果会相应变化。 聚类的应用广泛，例如在市场营销中，商家可以通过聚类分析识别顾客的购买模式，区分不同的客户群体，以便制定更有针对性的营销策略。银行也可以通过聚类找到高价值客户，提供定制化服务以留住他们。在生物学领域，聚类可用于推导物种分类和基因分析。数据挖掘中，聚类分析作为预处理步骤，帮助理解数据分布，为进一步研究特定类别的数据提供基础。 数据聚类是数据挖掘的重要工具，通过合理的相似性度量和聚类算法，可以揭示数据的内在结构，发现有价值的信息，为企业决策、科学研究等领域提供有力支持。