"Data Mining 2021: 聚类分析基本概念与方法"

第10章--聚类：基本概念和方法.pdf是一篇介绍聚类分析的文章。文章首先介绍了聚类分析的基本概念，将数据对象集划分成多个簇或组的过程。每个簇中的对象彼此相似，而与其他簇中的对象不相似。聚类分析可以作为一个独立的工具观察数据分布的情况，观察每个簇的特点，并集中对特定的簇进行进一步分析。也可以作为其他算法的预处理步骤，对生成的簇进行处理。 聚类分析的应用示例有很多。在商业上，聚类分析可以帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群。在生物学上，聚类分析可以用于推导植物和动物的分类，对基因进行分类，并获得对种群中的固有结构的认识。在地理领域中，聚类分析可以用于确定相似地区的土地利用情况。 文章还介绍了K-means聚类算法的原理与实现。K-means算法是一种基于距离的聚类算法，通过迭代更新簇的中心点来实现簇的划分。K-means算法是一种常用的聚类算法，具有简单、直观、良好的可扩展性等特点。 聚类评估方法是衡量聚类结果好坏的指标。常用的聚类评估方法包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数等。轮廓系数可以用来评估簇内的紧密度和簇间的分离度，值越接近1表示聚类效果越好。Davies-Bouldin指数可以评估聚类的紧密度和分离度，值越小表示聚类效果越好。 此外，文章还介绍了DBSCAN聚类算法。DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的数据点聚类在一起，并且能够发现任意形状的聚类簇。 最后，文章还提到了数据挖掘对聚类的典型要求。数据挖掘对聚类的要求包括可扩展性、高效性、鲁棒性等。聚类算法需要能够处理大规模数据集，具备高效的计算能力，并且对数据的噪声和异常值具有一定的鲁棒性。 综上所述，该文章通过介绍聚类分析的基本概念和方法，以及聚类算法的原理与实现，展示了聚类在不同领域的应用示例，并且介绍了聚类评估方法和数据挖掘对聚类的典型要求。该文章内容丰富、简洁明了，对聚类分析有较好的系统性和全面性的介绍。