大数据量聚类分析：探索未知类别的对象分组

"数据挖掘CHAPTER8聚类分析.pdf" 聚类分析是数据挖掘中的核心方法之一，其目标是对数据对象集合进行无监督的学习，将对象分成若干个类别或簇，使得在同一簇内的对象彼此相似度高，而不同簇间的对象差异大。与分类分析的区别在于，聚类分析事先并不知道数据应归入哪些类别，而是通过算法自动发现数据的内在结构。 聚类分析的基础是相异度计算，通常以距离作为衡量标准。距离计算方法多样，如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等，适用于不同类型的数据属性。聚类分析的应用广泛，不仅涵盖数据挖掘和统计学，还深入到生物学、机器学习等多个领域。 本章介绍了多种聚类方法，包括： 1. 划分方法（Partitioning Methods）：如K-means算法，通过迭代优化将数据分配到预设数量的簇中。 2. 层次方法（Hierarchical Methods）：分为凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive），通过构建树状结构来表示对象之间的关系。 3. 基于密度的方法（Density-Based Methods）：如DBSCAN，寻找连续的空间区域，其中对象密度高于周围区域，用于识别噪声和孤立点。 4. 基于网格的方法（Grid-Based Methods）：如STING和CLARANS，通过分割数据空间为网格，统计每个网格内的对象，便于快速聚类。 5. 基于模型的方法（Model-Based Methods）：如混合高斯模型（Gaussian Mixture Models），假设数据由多个概率密度函数生成，通过最大似然估计找到最佳簇模型。 聚类分析在实际应用中具有重要意义。例如，在市场营销中，通过聚类可以识别消费者群体的购买模式，帮助企业定制个性化产品或服务。在生物科学中，聚类分析可以揭示物种间的遗传关系，对基因进行分类。此外，地理信息系统、保险业风险评估、网络文档分类等领域也有广泛应用。 聚类分析还与孤立点检测紧密相关，孤立点是与其他对象显著不同的数据点，可能代表异常情况或有价值的信息。通过聚类，可以识别出这些偏离常规模式的点，有助于数据异常检测和潜在问题的发现。 总结而言，聚类分析是探索性数据分析的关键工具，它能够无指导地揭示数据集中的隐藏结构，发现自然的类别划分，以及检测异常现象，对于理解和挖掘大规模数据集的价值具有不可估量的作用。