7.2 聚类分析之系统聚类法比较

系统聚类的基本性质之一是单调性。所谓单调性指的是在系统聚类法中，随着并类过程的进行，距离逐渐减小。除了中间距离法和重心法外，大多数系统聚类方法都具有这种性质。

层次聚类 传统的层次聚类 非传统的树状图 传统的树状图

聚类分析 聚类分析将对象集合分组，形成由相似对象组成的多个类别。与分类不同，聚类事先并不知道要划分的类别。 聚类分析的概念 聚类分析的目标是将数据划分到不同的类别（簇）中，确保同一簇内对象高度相似，而不同簇之间对象差异显著。从统计学角度看，聚类分析是一种通过数据建模简化数据的方法。 聚类分析的应用 商业: 识别不同客户群体，刻画其购买模式。 生物: 动植物分类和基因分类，理解种群结构。 地理: 识别地球数据库中的相似性趋势。 保险: 识别高消费汽车保险客户群体，根据住宅类型、价值和地理位置对城市房产进行分组。 互联网: 文档归类，修复信息。 电子商务: 网站建设和数据挖掘，根据相似浏览行为对客户进行分组，分析其共同特征，提升客户理解，提供更合适的服务。 聚类分析步骤 数据预处理: 选择数量、类型和特征的标度，包括特征选择（选择重要特征）和特征提取（将输入特征转化为新的显著特征）。剔除孤立点（不符合一般数据行为的数据）。 定义距离函数: 衡量数据点之间的相似度，评估不同对象的相异性。 聚类或分组: 将数据划分到不同的簇中。 评估输出: 评估聚类结果的质量。 距离度量 由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量的选择至关重要，并且通常取决于应用场景。许多距离度量方法应用于不同的领域。

系统聚类法，作为多元统计分析中的一种重要分类方法，其核心在于通过分析类与类之间的距离来实现分类。

克服K-均值聚类的限制原始点ttttK均值簇一种方法是使用尽可能多的簇，然后执行合并操作

聚类分析是数据挖掘中的关键技术之一。探讨了数据挖掘中聚类算法的典型要求和不同类别的聚类方法。

使用Matlab编写了K均值和谱聚类算法的基本实现。数据集包含300个二维坐标点，用于分类和分析比较两种算法的效果和性能。

Spark ml pipline交叉验证之KMeans聚类模型。训练输入参数、训练代码、模型评估、评估输入参数和评估代码。

这份关于数据挖掘中聚类算法的比较研究论文，带你深入了解不同算法的优缺点和适用场景。