《数据挖掘层次聚类》课件

数据挖掘之层次聚类层次聚类是一种常用的无监督学习算法，它将数据点组织成一个层次化的树状结构。这种方法基于数据点之间的距离或相似性，将相似的数据点分组，形成一个树状层次结构。by聚类分析概述11.数据挖掘技术聚类分析是一种重要的数据挖掘技术，用于将数据分成不同的组。22.数据分组这些组被称为簇，每个簇包含相似的数据点，而不同簇的数据点差异较大。33.无监督学习聚类分析是一种无监督学习方法，因为它不需要事先知道数据点的类别。44.数据分析聚类分析可用于发现数据中的模式、结构和趋势，帮助人们更好地理解数据。聚类分析的应用场景客户细分将客户群分成不同的群体，根据不同的特征提供个性化的服务。文档分析将文本内容进行分类，例如新闻报道、产品评论或社交媒体帖子。图像识别将图像分成不同的类别，例如人脸识别、物体检测或场景分类。市场研究分析不同消费群体，了解他们的需求和偏好，为产品开发和营销策略提供指导。聚类分析的步骤1数据预处理清洗数据，处理缺失值和异常值，将数据转化为适合聚类的形式。2选择聚类算法根据数据特征和分析目标，选择合适的聚类算法，例如层次聚类、K均值聚类等。3确定聚类参数设置聚类算法的参数，例如聚类数量、距离度量方法等。4执行聚类分析使用选定的算法和参数对数据进行聚类，得到聚类结果。5评估聚类结果使用评估指标评价聚类结果的质量，例如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等。6结果可视化将聚类结果可视化，以便更直观地理解数据结构和聚类结果。聚类算法的分类划分式聚类将数据划分为不同的簇，每个数据点只属于一个簇，例如k-means算法。层次式聚类通过一系列嵌套的簇来组织数据，从单个点开始，逐渐合并或分裂为更大的簇，例如凝聚层次聚类和分裂层次聚类。密度式聚类根据数据点的密度来划分簇，例如DBSCAN算法。模型式聚类假设数据是由某个概率模型生成的，然后根据模型来划分数据，例如高斯混合模型。层次聚类算法简介层次聚类是一种常见的聚类方法，它将数据点逐级地合并或分裂成不同的簇。层次聚类算法不需要预先指定簇的个数，而是通过构建一个层次化的树状结构来表示数据点的聚类关系。层次聚类算法可以分为凝聚型和分裂型两种，根据不同的距离度量和合并或分裂策略，产生了不同的层次聚类算法。层次聚类的特点层次结构层次聚类算法将数据点逐层合并或拆分，形成树状结构，直观地显示数据之间的层次关系。自下而上或自上而下根据算法的不同，层次聚类可以从单个数据点开始向上合并，也可以从整体数据开始向下拆分，两种方法都能形成层次结构。易于理解和解释层次聚类结果易于理解，可以根据树状图直观地分析数据分组，有助于理解数据的内在结构。灵活性和可视化层次聚类算法灵活，可根据不同的距离度量和合并策略调整聚类结果，方便数据可视化分析。层次聚类的优缺点优点层次聚类能够直观地展示数据之间的层次关系，便于理解和分析数据。优点层次聚类不需要事先设定聚类个数，算法本身可以确定最佳的聚类结果。缺点层次聚类对数据噪声敏感，容易受到噪声的影响。缺点层次聚类算法时间复杂度较高，处理大规模数据集时效率较低。层次聚类算法原理1数据准备将数据进行预处理和特征提取。2距离计算使用适当的距离度量计算数据点之间的距离。3聚类构建根据距离矩阵进行聚类。4终止条件直到满足预定的终止条件，例如达到指定数量的聚类。层次聚类算法通过迭代地合并或分裂数据点来构建层次结构的聚类结果。该过程通常涉及计算数据点之间的距离，然后将距离最近的点合并或将距离最远的点分裂。凝聚聚类算法自下而上将所有数据点最初视为独立的簇。逐步合并距离最近的簇，直到所有数据点都被合并到一个大簇中。合并过程合并过程基于簇之间的距离度量。常用距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦距离等。分裂聚类算法从整体开始分裂聚类算法从包含所有数据的单个簇开始，然后将其递归地划分为更小的簇，直到满足预定义的终止条件。树状结构分裂聚类算法生成一个树状结构，称为树状图，它显示了簇如何随着递归划分而演变。迭代划分在每次迭代中，算法选择一个簇并将其划分为两个子簇，直到每个簇都包含单个数据点。层次聚类的终止条件1距离阈值当两个簇之间的距离小于预设的阈值时，停止合并操作。2最大簇数量当聚类数量达到预定的最大值时，停止合并操作。3稳定性当连续几次合并操作都没有显著改变簇的结构时，停止合并操作。4预设条件根据实际应用需求，设置其他条件作为终止标准。层次聚类的输出结果层次聚类算法最终会生成一个树状图，也称为树状图或谱系图。它展示了所有样本在不同距离阈值下的聚类结果。树状图的横轴代表样本，纵轴代表样本之间的距离。每个节点代表一个聚类，节点之间的连线代表聚类之间的关系。通过观察树状图，我们可以识别出不同距离阈值下最佳的聚类结果，并根据实际需求选择合适的聚类数量。层次聚类的可视化层次聚类结果通常用树状图（Dendrogram）表示。树状图显示了样本之间的层次关系，以及每个样本在不同层次的聚类情况。用户可以通过树状图直观地了解聚类过程，以及不同层次的聚类结果。层次聚类的评估指标轮廓系数衡量样本点与其所属簇的相似度和与其他簇的差异性，数值越高越好。兰德指数比较聚类结果与真实标签的匹配程度，数值越高越好。调整兰德指数考虑随机聚类的影响，数值越高越好。卡林斯基-哈拉巴斯指数衡量簇间距离和簇内距离的比值，数值越高越好。层次聚类的距离度量欧式距离最常用的距离度量方法之一，计算两个样本点之间的直线距离。曼哈顿距离计算两个样本点在坐标轴上的绝对距离之和，也称为“出租车距离”。相关系数衡量两个样本点之间的线性相关程度，取值范围为-1到1。余弦距离通过计算两个样本点向量之间的夹角余弦值来衡量相似度。单连接聚类1最近邻方法单连接聚类使用两个簇中最接近的两个样本之间的距离作为两个簇之间的距离。2链式效应单连接聚类容易受到噪声数据的影响，导致链式效应，将离散的簇连接在一起。3适用场景适用于数据集中存在长而细的簇或非球形簇的情况。4优点对数据集中存在的噪声数据具有较强的鲁棒性。完全连接聚类定义完全连接聚类是一种层次聚类方法，它将两个簇之间的距离定义为簇中所有样本对之间的最大距离。该方法倾向于生成紧凑的簇，因为只有当所有样本之间的距离都比较小时，两个簇才会被合并。优点完全连接聚类对噪声数据的鲁棒性较强，因为它不容易受到离群点的影响。该方法能够识别出具有明显界限的簇，因为它要求所有样本之间的距离都比较小才能合并。平均连接聚类平均距离平均连接聚类使用两个聚类中所有样本对之间的平均距离来计算两个聚类之间的距离。距离计算该方法计算两个聚类中所有样本对之间的距离的平均值，并使用该平均值作为两个聚类之间的距离。平衡性平均连接聚类在平衡不同大小的聚类方面比单连接聚类效果更好。稳定性它对离群值的影响比单连接聚类更小，因此更稳定。中心连接聚类中心连接聚类算法中心连接聚类基于两个簇的中心距离进行聚类。应用场景适用于数据分布较为均匀的场景，如客户群体分析。Ward最小方差法最小方差法选择使合并后的组内方差最小的那两个组进行合并树状图使用树状图直观地展示聚类过程数据点距离通过计算数据点之间的距离来衡量组内方差聚类效果该方法能有效地减少组内方差，提高聚类效果层次聚类的应用实例层次聚类在很多领域都有广泛应用，例如客户细分、图像分割、文本聚类等。例如，在客户细分中，可以使用层次聚类将客户群体划分为不同的细分市场，从而制定更有针对性的营销策略。聚类结果的解释数据特征分析聚类结果，确定每个聚类中数据样本的共同特征，从而对聚类结果进行解释。业务意义将聚类结果与业务背景相结合，解释聚类的实际意义，例如客户细分、市场分析等。异常值分析观察聚类结果中是否存在异常值，分析原因并进行处理。聚类质量评估利用不同的指标对聚类结果进行评估，以确定聚类结果的质量。层次聚类的优化方法算法优化优化算法，例如使用更快的距离计算方法、压缩数据规模、减少冗余计算。并行计算将层次聚类算法分解到多个处理器上并行执行，加速运算速度。参数调整优化算法参数，例如距离度量方法、聚类阈值，以提高聚类效果。层次聚类的案例分析客户细分根据客户的购买历史、人口统计信息和行为数据进行聚类，将客户划分为不同的群体，以便更好地制定营销策略。图像识别对图像数据集进行聚类，将具有相似特征的图像分组，用于图像搜索、目标识别和图像分类。基因表达分析对基因表达数据进行聚类，识别具有相似表达模式的基因，用于疾病诊断和药物开发。文本分析对文本数据进行聚类，识别具有相似主题的文本，用于文档分类、情感分析和主题建模。层次聚类的发展趋势更高效的算法研究人员一直在努力改进层次聚类算法的效率，例如，通过使用并行计算和分布式计算技术来处理大型数据集。更强大的功能近年来，层次聚类算法的功能不断增强，例如，结合了其他机器学习技术的混合方法，以及处理高维数据的算法。更广泛的应用随着大数据时代的到来，层次聚类算法在各个领域得到越来越广泛的应用，例如，生物信息学、金融分析、图像处理等。总结与展望11.优势与局限层次聚类直观易懂，便于理解聚类过程。但对于高维数据和大型数据集，其效率较低。22.应用前景层次聚类广泛应用于市场细分、客户画像、文本聚类等领域。未来将与其他数据挖掘