聚类分析：数据聚集与相似性度量详解

聚类分析是无监督学习中的一种重要技术，它不需要对数据进行事先标定，而是根据数据本身的特征将数据分成具有相似性的类别，以便于进一步的分析和应用。在11/5/2023举办的高级人工智能课程中，史忠植老师详细讲解了聚类分析的内容，包括概述、相似性度量、划分方法、层次聚类方法、基于密度的聚类、基于网格方法、基于模型方法、蚁群聚类方法、粒度计算、实例分析与计算机实现。 聚类分析的概述部分指出了无监督学习的特点，即不需要事先标定数据，而是通过将数据聚类成类，使类间的相似性尽量小，类内相似性尽量大，从而发现数据集中自身隐藏的内蕴结构信息。这种技术在复杂网络分析、图像分析、文本处理、有损编码技术、顾客行为分析等领域都有重要的应用价值。聚类分析可以帮助人们发现社团、区域、文本子集、编码和顾客群等具有相似性质的数据集合。 在相似性度量部分，史忠植老师介绍了在聚类分析中用于度量不同数据对象之间相似性的方法，包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。这些相似性度量方法是聚类分析中非常重要的基础工具，在选择合适的相似性度量方法时，需要考虑数据的特点和应用的要求。 划分方法、层次聚类方法、基于密度的聚类、基于网格方法、基于模型方法、蚁群聚类方法、粒度计算等部分介绍了不同的聚类分析方法，包括划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、模型聚类、蚁群聚类和粒度计算。每种方法都有其适用的场景和特点，需要根据具体的数据和需求来选择合适的聚类方法。 最后，史忠植老师通过实例分析和计算机实现的方式，展示了聚类分析方法在实际应用中的效果和步骤。通过实际案例的分析，学生们更加深入地理解了聚类分析方法的应用和意义，同时也了解了如何使用计算机工具来实现聚类分析。 总的来说，通过本次课程的学习，学生们深入了解了聚类分析的原理、方法和应用，对于将来在复杂网络分析、图像分析、文本处理、有损编码技术、顾客行为分析等领域的工作和研究中，都能够更加灵活地运用聚类分析的技术，为数据分析和挖掘提供了重要的思路和方法。