该资源收录了多种聚类算法,部分内容取自Michael Steinbach的《数据挖掘导论》。这些算法是通过网络获取的,包括但不限于k均值聚类和层次聚类等。
数据挖掘中常用的聚类算法概述
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数据聚类算法概述
数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程,而聚类算法是其核心方法之一。聚类通过将数据对象根据相似性分组形成不同的簇,使得同一簇内的对象相似度高,而不同簇的对象相异度大。深入探讨了四种常见的聚类算法:K-means、自组织映射(SOM)、主成分分析(PCA)和层次聚类(HC)。K-means通过迭代寻找数据点的中心来实现聚类;SOM通过竞争学习形成有序的二维“地图”;PCA通过线性变换降低数据维度;HC通过构建树形结构表示数据点间的相似性。每种算法都有其独特的适用场景和局限性。
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聚类算法在数据挖掘中扮演重要角色,主要应用于分析无类标数据,根据相似性或相异性度量标准将数据分成多个组(簇),从而揭示数据的分布。这些算法广泛应用于文本分析、数据挖掘、图像处理和市场预测等领域。聚类方法按照相似度度量可分为基于距离、密度和余弦度量的多种类型。基于距离的方法如欧几里得、曼哈顿和闵可夫距离,基于密度的方法如DBSCAN和OPTICS,适用于发现任意形状的簇并对噪声不敏感。基于余弦度量的方法适合处理符号实体复杂对象,如信息检索和文本聚类。此外,聚类方法根据被分类对象的维数可分为一维、二维和多维聚类,以及基于划分、层次、网格和模型的方法。未来,随着大数据时代的到来,聚类算法在数据分析中的应用将更加广泛和重要。
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