数据挖掘入门：第8章聚类分析 - 基本概念与算法

本章介绍的是数据挖掘中的一个重要分支——聚类分析（Cluster Analysis），由Pang-Ning Tan、Michael Steinbach和Vipin Kumar在他们的著作中详细阐述。聚类分析是将数据集分割成若干有意义、有用的或两者兼有的组（即簇），旨在揭示数据的内在结构或发现数据对象之间的相似性。这个过程在心理学、社会学、生物学、统计学、模式识别、信息检索、机器学习和数据挖掘等领域都有着深远的影响。 聚类分析的应用广泛，主要可以分为两类：理解和实用目的。对于理解类应用，聚类关注的是识别具有共同特征的对象群体或类别，这在人类认知世界的方式中起着核心作用。人类天生擅长将对象分组（聚类）并赋予它们特定的标签（分类）。例如，在市场细分中，企业可能会根据消费者的购买行为、兴趣或偏好将客户分为不同的群体，以便更好地定制服务和营销策略。 在实用类应用中，聚类可能作为数据分析的起点，用于数据压缩、数据可视化、异常检测、噪声去除，或者作为其他高级分析技术的基础。例如，在图像处理中，聚类可以帮助归类相似的像素或纹理；在文本挖掘中，聚类可用来组织文档或关键词，以便进行主题建模或内容分析。 聚类分析涉及多种基本概念和算法，如层次聚类（Hierarchical Clustering）、K-means算法、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）等。这些方法各有优缺点，适用于不同的数据集和问题场景。层次聚类构建了从单个对象到整个数据集的递归划分，而K-means则寻找最佳的质心来定义簇；DBSCAN则依据数据密度而非预设的簇数量进行聚类。 理解这些基本概念和算法对于有效地进行数据挖掘至关重要，因为选择合适的聚类方法直接影响到结果的质量和后续分析的准确性。在实际操作中，需要根据数据特性（如离散程度、分布形状、异常值等）和研究目标灵活运用和调整聚类策略，以确保得到最有价值的信息洞察。