数据挖掘：聚类算法详解

"这份资料主要介绍了数据挖掘中的常用聚类算法，包括分层次聚类法、K平均聚类法以及基于核的评估聚类方法等。同时提到了向量空间模型在文档检索中的应用。" 在数据挖掘领域，聚类是一种无监督学习方法，用于发现数据集内的自然群体或类别。资料中提到了几种常见的聚类算法： 1. 分层次聚类法（最短距离法）：这是一种自底向上的方法，通过不断合并距离最近的样本或类来构建层次结构。首先，每个样本作为一个单独的类，然后每次合并距离最近的两类，直到达到预设的类数K。类间距离可以由类中心间距、最近样本距离、最远样本距离或类间平均距离来衡量，算法的时间复杂度与组合次数有关。 2. 最简单的聚类方法：这种方法基于一个固定的距离阈值T，当两个样本之间的距离小于阈值时，它们被归入同一类。这种方法不需要预先设定类的数量，但可能会导致类的大小不均。 3. K平均聚类法（距离平方和最小聚类法）：是最常用的聚类算法之一，它假设数据分布为球形。首先随机选择K个初始中心，然后将每个样本分配到最近的中心所在的类，接着更新每个类的中心为该类所有样本的平均值，重复这个过程直到中心不再显著变化。K值的选择对结果有很大影响。 4. 叠代自组织（ISODATA）聚类法：ISODATA是一种迭代的聚类算法，结合了分层和K平均的方法。它通过不断合并小类和分裂大类来优化类的定义，直到达到稳定状态。 5. 基于“核”的评估聚类方法：这类方法利用核函数将数据映射到高维空间，以揭示潜在的非线性结构，从而提高聚类效果。 资料还提到了向量空间模型在信息检索中的应用。在向量空间模型中，文档和查询被表示为向量，每个维度对应一个处理过的单词（如词干提取和停用词移除后的词）。向量的权重反映了单词的语义重要性，通过比较查询向量和文档向量的相似度，可以找到最相关的文档。SMART系统是使用这种模型的一个经典例子。 总结来说，这份资料深入浅出地介绍了数据挖掘中的聚类算法，并结合向量空间模型展示了其在文本检索中的实际应用，对于理解数据聚类的基本概念和技术具有很高的参考价值。