"Data Mining: Concepts and Techniques 是一本关于数据挖掘的教材,适合自学和教学使用,由 Jiawei Han 和 Micheline Kamber 编著,来源于 Simon Fraser University 的 Intelligent Database Systems Research Lab。书中详细介绍了数据挖掘的基本概念和技术,特别是第8章关于聚类分析的内容。"
在数据挖掘领域,"Data Mining: Concepts and Techniques" 是一本重要的参考资料。聚类分析是数据挖掘中的核心方法之一,用于发现数据集中的自然群体或模式,无需预先设定类别。本章主要涵盖以下几个关键知识点:
1. **什么是聚类分析**:聚类是将相似对象分组的过程,目的是通过无监督学习找到数据内在的结构和关系。
2. **聚类分析中的数据类型**:聚类可以应用于各种类型的数据,包括数值型、类别型以及空间数据等。
3. **主要聚类方法分类**:
- **分区方法**(如K-means,K-modes):将数据集划分为预定义数量的不重叠群组。
- **层次方法**(如凝聚型和分裂型层次聚类):通过构建层次结构来组织数据。
- **密度基方法**(如DBSCAN):基于数据点之间的密度进行聚类,不受噪声点影响。
- **网格基础方法**(如STING,CLIQUE):通过数据分布的网格结构来识别聚类。
- **模型基础聚类方法**(如GMM,混合高斯模型):使用概率模型来描述数据的分布并寻找最佳划分。
- **异常检测**:识别与大多数数据点显著不同的点,对于异常检测和安全分析至关重要。
4. **聚类分析的应用**:
- **模式识别**:聚类有助于识别数据的内在模式,为后续分析提供基础。
- **空间数据分析**:在地理信息系统(GIS)中,聚类用于创建专题地图,发现和解释空间聚集。
- **图像处理**:在图像分割和特征提取中应用聚类。
- **经济学(尤其是市场研究)**:帮助市场细分和消费者行为分析。
- **万维网(WWW)**:聚类网页数据以发现相似访问模式,例如用户行为分析。
- **文档分类**:对文本数据进行聚类,以识别主题或模式。
本书通过深入浅出的方式,讲解了聚类分析的基本理论和实际应用,是理解数据挖掘中聚类技术的宝贵资源。对于想要了解和掌握数据挖掘的读者来说,无论是自学还是教学,都是非常有价值的参考资料。