聚类分析算法.pptx

聚类分析算法

-1K-Means聚类2DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)3层次聚类(HierarchicalClustering)4基于密度的STORM算法5光谱聚类(SpectralClustering)6谱聚类7密度分布聚类8贝叶斯聚类9轮廓系数聚类

聚类分析算法聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组，使得同一组(即，一个聚类)中的对象相互之间更相似(根据所选的相似性度量)，而不同组的对象尽可能不同。这种方法通常用于数据挖掘、图像处理、文本挖掘、生物信息学等领域以下是一些常见的聚类分析算法

1K-Means聚类

K-Means聚类K-Means是一种非常流行的聚类算法。其主要步骤是

K-Means聚类6随机选择K个中心点重复步骤2和3：直到收敛根据分配给每个中心的所有点：更新中心点的位置将每个点分配给最近的中心

K-Means聚类xK-Means的主要优点是其简单且计算效率高然而，它对初始中心点的选择很敏感，并且需要预先确定K的值

2DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)

DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)DBSCAN是一种基于密度的聚类算法。它假设类别可以通过样本分布的紧密程度来确定。对于DBSCAN,紧密程度由相邻样本的密度达到某个阈值以上来度量。主要步骤如下对于任一样本点：查找其邻域，如果该点在其邻域内有至少MinPts个样本，则称该点为核心样本点，否则为噪声点对于每个核心样本点：查找其邻域中存在的所有非噪声点，将它们与其连接重复以上步骤：直到所有非噪声点都被处理根据所连接的样本点形成聚类

3层次聚类(HierarchicalClustering)

层次聚类(HierarchicalClustering)层次聚类是一种基于距离的聚类算法，它以一种自下而上的或自上而下的方式逐层进行聚类。主要有两种类型：凝聚的和分裂的。凝聚的层次聚类从每个单独的对象开始，然后合并最接近的一对聚类，直到所有的对象都在一个聚类中。分裂的层次聚类则相反，开始时所有的对象都在一个聚类中，然后分裂为两个子聚类，直到每个对象都是一个单独的聚类层次聚类是一种基于距离的聚类算法，它以一种自下而上的或自上而下的方式逐层进行聚类。主要有两种类型：凝聚的和分裂的。凝聚的层次聚类从每个单独的对象开始，然后合并最接近的一对聚类，直到所有的对象都在一个聚类中。分裂的层次聚类则相反，开始时所有的对象都在一个聚类中，然后分裂为两个子聚类，直到每个对象都是一个单独的聚类11

4基于密度的STORM算法

基于密度的STORM算法STORM(ScalableReal-timeClusteringAlgorithm)是一种基于密度的聚类算法，旨在在大数据集中进行快速、可扩展的实时聚类。它采用了概率模型来估计给定点属于任意给定聚类的概率。主要步骤如下对于每个点：计算其到所有其他点的距离之和。如果这个和超过一个阈值，则该点被视为噪声点对于剩余的点：根据其到所有其他点的距离之和进行排序。距离最小的两个点被视为一个连接对对于连接对中的两个点：根据其邻近点的分布概率估计它们所属的类别，并根据此估计更新这两个点的类别重复以上步骤：直到所有的点都被分配到一个类别中，或者达到预定的迭代次数

基于密度的STORM算法STORM算法在大数据集上表现出色，并且可以实时地处理数据流然而，它需要预先确定阈值和迭代次数等参数

5光谱聚类(SpectralClustering)

光谱聚类(SpectralClustering)光谱聚类基于数据点间的相似性矩阵进行聚类，是一种利用数据点间相似性或相异性来度量不同数据点之间的接近程度的方法。主要步骤如下根据相似性矩阵计算出拉普拉斯矩阵(LaplacianMatrix)对拉普拉斯矩阵进行特征分解：并选取最小的k个特征向量构成矩阵将上一步得到的矩阵的每一行视作一个点：对这些点进行k-means聚类将k-means聚类的结果作为最终的光谱聚类结果

光谱聚类(SpectralClustering)光谱聚类适用于处理非凸、非线性的数据分布和具有不同规模的聚类问题。然而，它对相似性矩阵的选择很敏感，并且需要进行特征分解，计算复杂度较高。##6.二分K-Means聚类二分K-Means聚类是一种改进的K-Means聚类算法，通过采用二分法的方式，将聚类的过程分为两个阶段。在第一阶段，算法会随机选择K个中心点，然后将每个点分配给最近的中