数据挖掘2.6——聚类1.聚类分析概述2.基本聚类方法2.1 划分方法1.Kmeans算法2.k-modes算法3.KMeans++算法4.k-中心点2.2 层次方法2.3基于密度的方法3.聚类评估 1.聚类分析概述■ 定义 • 把数据对象集合按照相似性划分成多个子集的过程 • 每个子集是一个簇 (cluster) , 使得簇中的对象 彼此相似，但与其他簇中的对象不相似。■ 与分类的区别 无监督
聚类
俗话说：“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量的分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行
2.2 聚类 我们经常会碰到这样的问题： 1）如何通过一些特定的症状归纳某类特定的疾病？ 2）谁是银行信用卡的黄金客户？ 3）谁喜欢打国际长途，在什么时间，打到哪里？ 4）对住宅区进行聚类，确定自动提款机ATM的安放位置。 5）如何对用户WAP上网行为进行分析，通过客户分群进行精确营销？ 除此之外，促销应该针对哪一类客户，这类客户具有哪些特征？这类问题往往是在促销前首要解决的问题，对
概况：数据挖掘对聚类算法的要求：可伸缩性（在小数据集上算法优，同样要求在大数据集上算法优）、处理不同类型数据的能力、发现任意形状簇的能力、输入参数的领域知识最小化、处理噪声数据的能力、对输入数据顺序的敏感、可解释性和可用性、基于约束的聚类、处理高维数据的能力。聚类方法的分类：基于划分的方法：构建数据集的k个划分，每个划分表示一个聚类（每个划分至少包含一个对象、每个对象只属于一个划分（可相应变动））
各类聚类（clustering）算法初探
原创
2023-07-24 11:42:15
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文章目录各排序算法表格比较各类排序算法场景分析一些解释各排序算法表格比较基本上排序算法，基于选择的排序除了希尔，快排，归并，堆排序之外没啥实用性，只不过是练手的工具罢了，像 O(n^2) 这样过高的时间复杂度，已经失去了它的实用意义了排序类别排序算法平均时间复杂度最好情况 时间复杂度最坏情况 时间复杂度空间复杂度稳定性适用场景交换排序冒泡排序O(n^2)...
原创
2022-01-15 15:56:26
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排序算法表格比较各类排序算法场景分析一些解释各排序算法表格比较基本上排序算法，基于选择的排序除了希尔，快排，归并，堆排序之外没啥实用性，只不过是练手的工具罢了
原创
2021-07-07 11:25:44
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（2017-04-17 银河统计）聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法，也是数据挖掘技术的基本方法。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析起源于分类学，在考古的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类。随着生产技术和科学的发展，人类的认识不断加深，分类越来越细，要求也越来越高，有时光凭经验和专业知识是不能进行确切分类的，往往需要定性和定量分析结合起来
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2023-08-15 16:58:48
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今年随着业务的需要，对于数据的要求不仅仅是存储和管理，更重要的是需要对大量数据进行分析、加工最后再决策，有鉴于此报了一门课程《SAS数据分析与挖掘》，现将学习过程中的一些心得体会记录在此，以鞭策和激励自己。 上图是一个典型的数据六层的模型，按照数据的形态依次可分为：数据源----数据仓库/数据集市----数据分析----数据挖掘----数据展示----决策 其中
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2023-08-08 13:13:58
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常用的数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析及时间序列分析等。 1．关联分析 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。 对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开
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2023-05-26 20:11:45
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参考文献：《Python数据分析与挖掘实战》分类与预测一、实现过程分类：构造分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。属于有监督的学习。预测：建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。分类实现过程： 学习：通过归纳分析训练样本集来建立分类模型得到分类规则。 分类：用已知的测试样本集评估分类规则的准确率，若结果可接受则用样本集进行预测。预测实
聚类就是将数据对象分组成多个类或者簇，划分的原则是在同一个粗中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。属于一种无指导的学习方法。 好的聚类算法应该满足以下几个方面：（1） 可伸缩型：无论对小数据量还是大数据量应该都是有效的。（2）
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2023-08-10 01:49:55
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关联分析 序列模式分析 分类分析 聚类分析1. 描述型分析：发生了什么？ 这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。2. 诊断型分析：为什么会发生？ 描述性数据分析的下一步
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2023-05-26 20:11:33
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偶然聚合：模块完成的动作之间没有任何关系，或者仅仅是一种非常松散的关系 逻辑聚合：模块内部的各个组成在逻辑上具有相似的处理动作，但功能用途上彼此无关 时间聚合：模块内部的各个组成部分所包含的处理动作必须在同一时间内执行 过程聚合：模块内部的各个组成部分所要完成的动作虽然没有关系，但必须按特定的次序执 ...
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2021-09-08 11:25:00
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聚类分析是一种非监督的学习，分类是一种监督学习，就是用已经知道的类别的训练数据得到一个分类的模型，所以聚类与分类的主要区别在于是否需要预先定义好类别，也就是说聚类分析只是依靠数据本身来确定数据之间的关系的，所以聚类分析有很大的优越性特别是适合处理大量的原始的数据聚类分析方法的性能指标：1.可扩展性，2，自适应性，3，鲁棒性4，可解释性聚类使用的数据类是：数据矩阵 相异度矩阵 规范化是在
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2023-07-03 17:34:13
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第五章 关联分析1、关联分析的定义关联分析(Association Analysis)用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。联系的表示方式一般为关联规则或频繁项集，例：{尿布}→{啤酒}。2、关联分析的应用挖掘商场销售数据，发现商品间的联系，帮助商场进行促销及货架的摆放；挖掘医疗诊断数据，可以发现某些症状与某种病之间的关联，为医生进行疾病诊断和治疗提供线索；网页挖掘——揭示不同浏览网页之间
本节内容：0：数据挖掘的常用方法1：什么是聚类----聚类是无监督学习2：聚合和分类的区别---事先定义的类型标记3：聚类结果的影响有哪些---量纲、行为准则、距离4：聚类分析的分类--根据x或特征值5：聚类分析的一般步骤6：聚类分析的案例7：聚类的原理--距离和相似度才划分聚类0：数据挖掘的常用方法一、什么是聚类聚类也称为聚类分析（某些应用中也称数据分割），指将样本分到不同的组中使得同一组中的样
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2023-06-21 22:26:50
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第一章 数据分析与挖掘引入一.什么是数据分析与挖掘数据分析说白了，就是基于搜集到的已有数据，应用数学、统计、计算机等各方面的知识抽取出数据所包含的信息的过程。Tips：一般来说，广义的数据分析就包括了数据的分析和挖掘两个过程。二.数据分析与挖掘的用途1.比较常见的例子就是企业通过数据分析得到用户偏好等信息从而进一步改进销售方案。2.当然也可以是利用AB测试法检验网页布局的变动对交易转化率的影响，从
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2023-08-08 17:41:29
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分类与聚类 定义及区别分类方法聚类方法分类与聚类 定义及区别分类：是一种有指导（有监督）的学习（Supervised Learning），即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识。即根据样本数据形成的类知识对源数据进行分类，进而预测未来数据的归类…2分聚类：属于无指导学习，聚类是把一组个体按照相似性归成若干类别，它的目的是使得属于同一类别的个体之间的差
分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；还有用于单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。(1)决策树主要用于分类和预测的技术之一，是以实例为基础的归纳学习算法，从一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表示的分类规则。目的是找出属性和类别间的关系，用它来预测将来
