用於資料探勘的聚類演算法有哪些？

這種凝集分層聚類演算法：計算鄰近矩陣重複合併兩個最接近的族，以更新鄰近矩陣，直到只剩下乙個族，很像霍夫曼的演算法，在計算族的鄰近度時，可以有最小值、最大值、組平均值、質心之間的距離等（顧名思義），不同的鄰近度量可能會產生不同的結果。 也有各自的優點和缺點，例如min會對雜訊或異常值敏感...

缺點：時間複雜度高，o（m 3），改進演算法還具有o（m 2lgm），m為點數; 貪婪演算法的缺點，一步錯一步，一步錯一步; 與k-means相同，難以處理不同大小的簇和凸形優點：良好的可解釋性（例如，當您需要建立分類法時）; 一些研究表明，這些演算法可以產生高質量的聚類，並且在取上述較大k的k均值後，它們也將應用於合併階段。 還有一些非球面族不能用 k 均值求解。

統計學老師講到一些傳統的聚類方法，屬於系統聚類的範疇，先定義觀測值之間的距離和類之間的距離計算方法，然後根據距離將兩個最近的觀測值（類）合併，直到合併成乙個大類。 最短距離法：類間距是兩個類中觀察到的最近距離。

它不限制類的形狀，對拉長分布有很好的影響，並刪除了觀察點在邊緣的最長距離法：類間距是兩個類之間最遠的觀測距離。 它往往會產生直徑相等的類別，這些類別容易受到異常值的影響。

中間距離法：班級間距按最長距離、最短距離和班級內距離加權。 重心法：

類間距是兩類質心之間的距離，對奇異值具有魯棒性，類平均：類間距是兩種觀測值之間距離的平均值。 具有較小方差的類往往首先被合併，有利於產生相同方差的類。

離散平方和：合併後合併具有最小類內方差的兩個類往往會產生兩個相等的類，對異常值敏感，密度估計：較長的距離設定為無窮大。

對於較近的兩個樣本，距離與區域性密度成反比。 它適用於不規則形狀的類別，並且不適合樣品數量太少。 兩階段密度估計：

通過密度估計計算距離，然後採用最短距離法聚類。 它更普遍。 <>

分類是資料探勘中非常重要的任務，它可以從資料集中提取描述資料類的函式或模型（通常也稱為分類器），並將資料集中的每個物件歸因於已知物件類。 從機器學習的角度來看，分類技術是一種引導式學習，即每個訓練樣本的數量在物件崩潰之前都有乙個類識別符號，通過學習可以形成資料物件和類識別符號之間的對應知識。 從這個意義上說，資料探勘的目標是根據樣本資料形成的類知識對源資料進行分類，然後也可以對未來的資料進行分類。

分類具有廣泛的應用，如醫學診斷、信用卡信用分級、影象模式識別等。

與分類技術不同，聚類是機器學習中的一種無指導學習。 換句話說，聚類是一種根據資訊相似性原理對資訊進行聚類的方法，而事先不知道要劃分的類。 聚類的目的是使屬於同一類別的物件之間的差異盡可能小，而不同類別的物件之間的差異盡可能大。

因此，聚類的意義在於將觀察到的內容組織成乙個層次結構，將相似的事物組織在一起。 聚類允許人們識別密集和稀疏區域，從而識別全域性分布模式，以及資料屬性之間的有趣關係。

資料聚類是乙個蓬勃發展的領域。 聚類技術主要基於統計方法、機器學習、神經網路等方法。 最具代表性的聚類技術是基於幾何距離的聚類方法，如歐幾里得距離、曼哈頓距離、閔可夫斯基距離等。

聚類分析廣泛應用於商業、生物學、地理學和網路服務等多個領域。

聚類分析的主要計算方法有：分層法、分割槽法、基於密度的方法、基於網格的方法、基於模型的方法等。 其中，前兩種演算法是使用統計定義的距離來測量的。

k-means演算法的工作過程描述如下：首先，從n個資料物件中任意選擇k個物件作為初始聚類中心; 對於其餘物件，根據它們與這些聚類中心的相似性（距離）將它們分配給與它們最相似的聚類（聚類中心表示）; 然後計算每個新聚類的聚類中心（聚類中所有物件的平均值）; 重複此過程，直到標準測量函式開始收斂。 通常，均方偏差用作標準度量函式。

k 個簇具有以下特徵：簇本身盡可能緊湊，簇盡可能獨立。

具體流程如下：

1）從n個資料物件中任意選擇k個物件作為初始聚類中心;

2）根據每個聚類物件（中心物件）的平均值計算每個物體與這些中心物體的距離;並根據最小距離重新劃分相應的物體;

3）重新計算每個（有變化）聚類的平均值（中心物件）;

4）迴圈（2）和（3），直到每個集群不再變化（標準測量功能的收斂）。

優點：該演算法確定的k除法的平方誤差最小。 聚類密集且類間區別明顯時效果更好。

對於處理大型資料集，該演算法具有相對可擴充套件性和效率，計算複雜度為o（nkt），其中n為資料物件數，t為迭代次數。

缺點： 1k是預先給出的，但很難選擇;

2.初始聚類中心的選擇對聚類結果有很大影響。

資料聚類是一種無監督的機器學習方法。 資料聚類演算法可分為結構式或分散式兩種演算法，在計算方法上可分為自上而下（大-小，整體到具體）和自下而上（小-大，具體到整體）兩種計算方法。

系統聚類又稱分層聚類，是先將彼此較近的樣本聚類到一類中，再將距離較遠的樣本聚類到類中，最後每個樣本通過不斷計算樣本之間的距離，找到合適的聚類。

從聚類的過程分析來看，聚類可以分為：

1、系統聚類：主要用於小資料量的樣本間聚類和索引聚類。

2、逐步聚類法：又稱快速聚類法，主要用於大資料樣本之間的聚類。

3.序數樣本聚類法：一種垂直閉合的方法，用於將有序資料樣本聚類，並將相鄰樣本聚類為一類。

4、模糊聚類法：一種基於模糊數學的樣本聚類分析方法，主要適用於小資料樣本。

在聚類中，主要的距離計算方法有：最短距離法、最遠距離法、中距離法、重心法、離散平方和法和類平均距離法，這些距離法包括歐幾里得距離法、馬氏距離法、余弦相似度等。

它主要是計算樣本值之間的距離，然後將距離值最小的樣本組合在一起的過程。 具體步驟如下：

1. 定義如何計算樣本資料之間的距離。

2.計算初始樣品的兩對之間的距離，形成距離矩陣。

3.濾除距離矩陣中的最小距離值，並將最小值對應的兩個樣本合併到乙個新的樣本中。

4.將新樣本合併到樣本中，再次迭代計算距離矩陣，重複該步驟，直到所有樣本合併為乙個大樣本。

兩個聚類的中心之間的距離定義為兩個類的重心之間的距離，類的重心是屬於該類的樣本的平均值。 重心的概念很好地表示了類的屬性。

使用類平均法對資料進行聚類的方法是一種動態聚類方法，也稱為逐步聚類方法，其中一般步驟是以粗粒度的方式對樣本進行分類，然後逐步調整樣本所屬的聚類，直到將所有樣本劃分為合理的聚類。

你好，簡單來說，分類或者說分類就是按照某個標準給物件貼上標籤，然後根據標籤對物件進行分類。

簡單來說，聚類是指通過某種沒有事先“標籤”的聚集分析，找出事物之間聚類原因的過程。

不同之處在於分類是預定義的類別，類別的數量保持不變。 分類器需要通過人工標註的分類訓練語料進行訓練，屬於引導學習的範疇。 另一方面，聚類沒有預先確定的類別，並且類別的數量是不確定的。

聚類不需要手動標記和預先訓練的分類器，類別是在聚類過程中自動生成的。 分類適用於已確定分類或分類系統的情況，如根據國家地圖分類對圖書進行分類; 聚類適用於沒有分類系統、類別數量不確定的情況，一般作為一些應用的前端，如多文件摘要、後搜尋引擎聚類（元搜尋）等。

分類的目的是學習分類函式或分類模型（通常也稱為分類器），該模型將資料庫中的資料項對映到給定類別中的類。 若要構造分類器，需要有乙個訓練樣本資料集作為輸入。 訓練集由一組資料庫記錄或元組組成，每個元組都是乙個由相關欄位的值（也稱為屬性或特徵）組成的特徵向量，訓練樣本具有類別標籤。

具體樣品的形式可以表示為：（v1，v2,..vn; c)；其中 vi 表示字段值，c 表示類別。

分類器是使用統計方法、機器學習方法、神經網路方法等構建的。

聚類是指按照“按類聚類”的原則，將沒有類別的樣本聚類到不同的組中的過程，這樣一組資料物件的集合稱為聚類，每個這樣的聚類都有描述。 其目的是使屬於同一聚類的樣本彼此相似，而來自不同聚類的樣本應足夠不同。 與分類規則不同，聚類不知道將有多少個組和什麼樣的組劃分為它們，也不知道將使用什麼空間判別規則來定義組。

本研究的目的是發現空間實體屬性之間的函式關係，並用稱為變數的屬性來表達在數學方程中挖掘的知識。 聚類技術蓬勃發展，涵蓋了資料探勘、統計學、機器學習、空間資料庫技術、生物學、市場營銷等領域，聚類分析已成為資料探勘研究領域非常活躍的研究課題。 常見的聚類演算法包括：

K-means聚類演算法、K中心點聚類演算法、clarans、birch、clique、dbscan等。

這取決於具體的聚類演算法，不同的演算法有不同的資料需求。 例如，k-means 演算法需要：

資料型別、分類屬性不適用。

樣本分佈：不適合非凸形，資料分布：對雜訊和異常值敏感。

聚類有一定的要求，聚類的典型要求如下：

可擴充套件性。 處理不同型別屬性的能力。

發現任意形狀的簇。

用於確定輸入引數的領域知識被最小化。

能夠處理嘈雜的資料。