聚类算法探析：以./,算法为中心

"数据挖掘技术-聚类算法研究" 聚类是数据挖掘中的核心方法之一，主要用于无监督学习，旨在发现数据集中的自然群体或类别，而无需预先设定的标签。该研究主要探讨了聚类算法的不同类别，并重点介绍了基于划分的聚类算法——PAM（Partitioning Around Medoids，划分围绕质心）算法。 聚类算法通常可以分为以下几类： 1. 基于划分的算法：这类算法将数据集分割成若干个不相交的子集（簇），每个子集内部的相似性高，而不同子集之间的相似性低。PAM算法属于这一类，它寻找最优的质心来代表每个簇，以最小化簇内所有对象到质心的总距离。 2. 基于层次的算法：这些算法通过构建层次结构来形成簇，可以是自底向上的凝聚方法（Agglomerative Clustering）或自顶向下的分裂方法（Divisive Clustering）。层次聚类提供了对簇之间关系的直观表示，但可能不适合大规模数据集。 3. 基于密度的算法：如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），这类算法寻找高密度区域并将其定义为簇，低密度区域作为噪声。 4. 基于模型的算法：如Gaussian混合模型（GMM），通过拟合概率模型来识别数据分布的潜在模式，进而划分簇。 在PAM算法中，聚类代价是衡量算法性能的关键指标。常见的代价计算方法有： 1. 平方误差和（Sum of Squared Errors, SSE）：计算每个对象与其所属簇质心之间的欧氏距离平方和。 2. 单链距离（Single Linkage）：计算两个簇中最接近的对象间的距离。 3. 完全链距离（Complete Linkage）：计算两个簇中最远的对象间的距离。 4. 平均链距离（Average Linkage）：计算两个簇中所有对象对之间的平均距离。 PAM算法通过迭代优化过程，交换对象以降低总体代价，最终确定最优的簇结构。在性能分析中，通常会对比PAM与其他聚类算法（如K-means）的效率、鲁棒性和簇质量。 此外，文章还提及了国家自然科学基金资助项目以及湖南省的相关科研资金，表明了该研究在学术界的认可度。研究团队成员包括曹步文、刘先锋和汤小康，他们的研究领域涵盖了半结构化数据、数据挖掘、形式化描述和智能网络，体现了多学科交叉的研究背景。 关键词：聚类、PAM算法、代价、中心点 总结来说，这篇研究论文深入探讨了聚类算法的分类，特别是对PAM算法的详细解释，包括其代价计算方法和性能分析，为理解和应用聚类算法提供了宝贵的理论基础。