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数据挖掘概念、技术－－聚类.ppt
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数据挖掘概念
聚类
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资源推荐
2021年8月5日
Data Mining: Concepts and Techniques
1
Chapter 8.
聚类分析
什么是聚类分析
?
聚类分析中的数据类
型
主要聚类分析方法分
类
划分方法（
Partitioning Methods
）
分层方法
基于密度的方法
基于表格的方法
基于模型（
Model-Based
）的聚类方法
异常分析
总结
2021年8月5日
Data Mining: Concepts and Techniques
3
聚类的常规应用
模式识别
空间数据分析
在
GIS
中，通过聚类发
现特征空间来建
立主题索
引；
在空间数据挖掘
中，检测并解释
空间中的簇；
图象处理
经济学
(
尤其是市场研究方
面
)
WWW
文档分类
分析
WEB
日志数据来发
现相似的访问模
式
2021年8月5日
Data Mining: Concepts and Techniques
4
应用聚类分析的例子
市场销售
:
帮助市场人员发现客户中的不同群体，然后用
这些知识来开展一个目标明确的市场计划；
土地使用
:
在一个陆地观察数据库中标识那些土地使用相
似的地区；
保险
:
对购买了汽车保险的客户，标识那些有较高平均赔
偿成本的客户；
城市规划
:
根据类型、价格、地理位置等来划分不同类型
的住宅；
地震研究
:
根据地质断层的特点把已观察到的地震中心分
成不同的类；
2021年8月5日
Data Mining: Concepts and Techniques
5
什么是一个好的聚类方法
?
一个好的聚类方法要能产生高质量的聚类结果——簇，这
些簇要具备以下两个特点：
高的簇内相似性
低的簇间相似性
聚类结果的好坏取决于该聚类方法采用的相似性评估方法
以及该方法的具体实现；
聚类方法的好坏还取决与该方法是能发现某些还是所有的
隐含模式；
2021年8月5日
Data Mining: Concepts and Techniques
6
Requirements of Clustering in Dat
a
Mining
可伸缩性
能够处理不同类型的属性
能发现任意形状的簇
在决定输入参数的时候，尽量不需要特定的领域知识；
能够处理噪声和异常
对输入数据对象的顺序不敏感
能处理高维数据
能产生一个好的、能满足用户指定约束的聚类结果
结果是可解释的、可理解的和可用的
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复旦大学数据挖掘概念和技术-聚类分析 共26页.ppt
复旦大学数据挖掘概念和技术-聚类分析 共26页.ppt
[浙大-数据挖掘].1-10\4.rar [浙大-数据挖掘].1-10\4.rar
在浙江大学的数据挖掘课程中，可能会涵盖这些基本概念，同时深入到更具体的算法和技术，如SVM（支持向量机）、决策树、神经网络、Apriori算法、K-means聚类等。此外，还可能涉及数据库管理系统、统计学基础、机器...
数据挖掘概念与技术 CHAPTER7聚类分析.ppt
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K-Means聚类：MATLAB图像分割的利器
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k-means文本聚类分析
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k-means均值聚类matlab
在该函数中，首先从数据集中随机选择一些点作为初始聚类中心点，然后迭代计算每个数据点到各个聚类中心的欧氏距离，根据欧氏距离将数据点分配到最近的聚类中心，然后根据分配结果更新聚类中心，重复以上步骤直到满足...
python实现修改k-Means聚类算法的randCents函数，使得k个初始的聚类中心点的选取满足条件：第j个聚类中心要远离第1~j-1个聚类中心。
感谢您的提问。对于这个问题，我可以回答...2. 然后，对于第j个聚类中心，从剩余的数据点中选择一个距离前j-1个聚类中心最远的数据点作为聚类中心。 3. 重复步骤2，直到选取k个聚类中心。 希望这个回答能够帮助到您。
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