非监督学习方法之聚类分析课件

非监督学习方法之聚类分析课件目录contents聚类分析简介聚类分析的基本原理常见的聚类分析方法聚类分析的评估指标聚类分析的优缺点聚类分析的未来展望01聚类分析简介聚类分析是一种非监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似性进行分类。它通过将具有相似特征的对象归为同一类，将不同类的对象区分开来，从而揭示数据集中的内在结构和模式。聚类分析不依赖于预先定义的标签或类别，而是通过计算对象之间的相似度来进行分类。聚类分析的定义

聚类分析的分类基于距离的聚类根据对象之间的距离进行聚类，常见的算法有K-means、层次聚类等。基于密度的聚类根据对象之间的密度进行聚类，将密度较高的区域划分为一类，常见的算法有DBSCAN、OPTICS等。基于模型的聚类根据某种模型进行聚类，将数据拟合到模型中，常见的算法有EM算法、高斯混合模型等。图像处理文本挖掘社交网络分析生物信息学聚类分析的应用场景01020304用于图像分割、目标检测等任务，将相似的图像区域归为同一类。用于文本分类、主题建模等任务，将相似的文本归为同一类。用于社区发现、用户画像等任务，将相似的用户归为同一类。用于基因分类、疾病诊断等任务，将相似的基因或病例归为同一类。02聚类分析的基本原理距离度量根据点之间的直线距离计算，适用于数值型数据。通过测量两个向量之间的角度来计算相似度，适用于文本和语义数据。衡量两个变量之间的线性关系，适用于连续型数据。计算一个网格中两点之间的绝对距离，适用于离散型数据。欧氏距离余弦相似度皮尔逊相关系数曼哈顿距离将相似的样本聚集在一起，使类内距离最小化。最小化类内距离最大化类间距离密度聚类将不相似或差异大的样本分离开，使类间距离最大化。基于密度的聚类方法，将密度相近的样本聚为一类。030201聚类准则函数结果评估通过评估指标对聚类结果进行评估，如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等。聚类执行通过算法对数据进行聚类，生成聚类结果。参数设置根据所选的聚类算法设置合适的参数，如簇的数量、距离阈值等。数据预处理包括数据清洗、特征选择和规范化等步骤，以提高聚类的准确性和效率。聚类算法选择根据数据类型和聚类需求选择合适的聚类算法，如K-means、层次聚类、DBSCAN等。聚类算法的步骤03常见的聚类分析方法一种简单且常用的聚类方法，通过迭代过程将数据划分为K个集群。K-means算法首先随机选择K个数据点作为初始聚类中心，然后迭代地将每个数据点分配给最近的聚类中心，并重新计算每个聚类的中心，直到聚类中心不再变化或达到预设的迭代次数。K-means聚类一种基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的集群。DBSCAN通过检查每个点的邻域来工作，将密度足够大的区域划分为集群，并能够识别出噪声点。为了确定一个点的邻域，需要设置两个参数：邻域半径ε和最小点数MinPts。DBSCAN聚类一种基于距离的聚类方法，通过构建和分解层次结构来发现集群。层次聚类有两种类型：凝聚的和分裂的。凝聚层次聚类从每个单独的对象作为一个集群开始，然后逐渐合并最接近的集群；而分裂层次聚类则相反，它从一个大集群开始，然后逐渐分裂成更小的集群。层次聚类通过识别和连接密度足够大的区域来创建集群。基于密度的聚类方法能够发现任意形状的集群，并且对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。这种方法的一个著名例子是DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）。基于密度的聚类基于网格的聚类通过将数据空间划分为有限数量的网格来创建集群。基于网格的聚类方法通常比基于密度的聚类方法更快，因为它们不需要计算所有点之间的距离。这种方法的一个著名例子是STING（StatisticalInformationGrid）。04聚类分析的评估指标0102外部指标互信息（MutualInformation）：衡量两个聚类结果之间的信息重叠程度，值越大表示聚类效果越好。调整兰德指数（AdjustedRandIndex）：用于比较两个聚类结果，值越接近1表示聚类效果越好。内部指标轮廓系数（SilhouetteCoefficient）：衡量同一聚类内的样本紧密程度，值越接近1表示聚类效果越好。DB指数（Davies-BouldinIndex）：衡量聚类内部的方差与不同聚类之间的距离之比，值越小表示聚类效果越好。VS重抽样评估（ResamplingEvaluation）：通过多次随机抽样来评估聚类结果的稳定性，稳定性越高表示聚类效果越好。时间序列评估（TimeSeriesEvaluation）：将聚类结果与时间序列数据进行比较，以评估聚类结果的稳定性。稳定性指标05聚类分析的优缺点聚类分析是一种非监督学习方法，它不需要预先标记的训练数据，因此可以用于发现数据中的未知模式和结构。无监督性通过聚类分析，可以将数据划分为具有相似性的组或簇，从而揭示数据中的内在结构和规律。揭示数据内在结构聚类结果通常具有很高的可解释性，可以直观地理解数据的分布和特征。高可解释性对于大规模数据集，聚类分析通常具有较高的计算效率和可扩展性。高效性优点缺点对初始参数敏感许多聚类算法需要预先设定簇的数量或其他参数，而这些参数的选择可能对聚类结果产生重大影响。易受噪声和异常值影响聚类分析对噪声和异常值敏感，这些值可能会影响聚类结果的准确性。对数据规模和分布敏感聚类分析的性能可能受到数据规模和分布的影响，对于具有特定规模和分布的数据集，可能需要调整算法参数以获得最佳效果。可解释性问题对于某些复杂的聚类结果，可能难以解释为什么数据点会被划分到特定的簇中，这使得聚类分析在某些领域的应用受到限制。06聚类分析的未来展望基于网格的聚类算法优化网格大小和划分方式，提高算法的效率和准确性。基于图论的聚类算法利用图论中的优化方法，解决传统聚类算法中的问题，提高聚类效果。基于密度的聚类算法通过改进密度阈值的选择方式，提高对噪声和异常点的鲁棒性。算法改进将聚类算法应用于图像分割、目标检测等领域，提高图像处理的效果。图像处理将聚类算法应用于基因表达谱分析、蛋白质相互作用网络等领域，为生物信息学研究提供有力支持。生物信息学利用聚类算法对社交网络中的用户进行分类，挖掘用户行为和