数据聚类探索：K均值与DBSCAN算法解析

数据聚类探索：K均值与DBSCAN算法解析

本节课将深入探讨预测型数据分析中常用的两种聚类算法：K均值和DBSCAN。

K均值算法

• 原理讲解：以距离为度量指标，将数据划分到K个簇中，每个簇有一个中心点，称为“质心”。
• 操作步骤：
  1. 随机选择K个初始质心。
  2. 计算每个数据点到各个质心的距离，并将其分配到距离最近的质心所在的簇。
  3. 重新计算每个簇的质心。
  4. 重复步骤2和3，直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数。
• 优缺点分析：
  • 优点：简单易懂，计算速度快。
  • 缺点：需要预先确定K值，对噪声和 outliers 敏感。

DBSCAN算法

• 原理讲解：基于密度的聚类算法，将高密度区域连接成簇，并识别出低密度区域的噪声点。
• 操作步骤：
  1. 定义两个参数：邻域半径 (eps) 和最小样本数 (MinPts)。
  2. 对于每个数据点，计算其 eps 邻域内的样本数。
  3. 如果样本数大于等于 MinPts，则该点被标记为核心点，并创建一个新的簇。
  4. 将核心点及其邻域内的所有点都分配到同一个簇中。
  5. 重复步骤3和4，直到所有点都被访问过。
• 优缺点分析：
  • 优点：不需要预先确定簇的数量，能够识别任意形状的簇，对噪声不敏感。
  • 缺点：对参数设置敏感，高维数据性能下降。

K均值与DBSCAN算法比较

| 特征 | K均值 | DBSCAN |

|---|---|---|

| 簇形状 | 凸形 | 任意形状 |

| 噪声处理 | 敏感 | 不敏感 |

| 参数设置 | 需要预设K值 | 需要设置 eps 和 MinPts |

| 计算复杂度 | 低 | 中等 |

聚类算法应用场景

• 客户细分：根据客户特征进行分组，制定个性化营销策略。
• 异常检测：识别与正常模式不同的数据点，例如信用卡欺诈检测。
• 图像分割：将图像划分成不同的区域，例如医学图像分析。