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  • R语言聚类分析案例
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    2020-09-26 10:58:42

    R语言聚类分析案例

    在 mclust 包中包含一个 diabetes 数据集(加载 mclust 包后,可通过代码“head(diabetes)”查看数据的前 5 行,通过“?diabetes”查看每个变量的具体意义),该数据集包含 145 名糖尿病患者的三个指标的测量数据,针对该数据集,请进行如下分析:
    (1)只考虑 3 个指标数据,使用 k-means 聚类对数据进行聚类分析,找到合适的聚类数目,并对聚类效果进行评估;

    ######################第五题 聚类分析############################################
    library(mclust)
    library(MASS)
    data(diabetes)
    diabetes=diabetes#导入数据
    head(diabetes)#观察前五行
    ?diabetes
    

    结果如下:

    > head(diabetes)#观察前五行
       class glucose insulin sspg
    1 Normal      80     356  124
    2 Normal      97     289  117
    3 Normal     105     319  143
    4 Normal      90     356  199
    5 Normal      90     323  240
    6 Normal      86     381  157
    

    进行聚类:

    km<-kmeans(diabetes[,2:4], 3, nstart = 1) 
    km 
    diabetes$cluster<-km$cluster#赋值进去
    diabetes
    

    聚类结果如下:

    > km 
    K-means clustering with 3 clusters of sizes 33, 86, 26
    
    Cluster means:
        glucose   insulin      sspg
    1 107.42424  531.5455 323.66667
    2  91.39535  359.2791 166.72093
    3 241.65385 1152.8846  75.69231
    
    Clustering vector:
      1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30 
      2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2 
     31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60 
      2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2   2 
     61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90 
      2   2   2   2   2   2   2   2   1   2   1   2   2   2   2   1   2   2   2   2   2   1   2   2   1   1   1   1   1   1 
     91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 
      1   1   1   1   1   2   1   1   1   1   1   1   2   2   2   1   1   1   1   2   1   2   3   3   1   3   3   3   3   3 
    121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 
      3   3   3   1   3   3   3   3   3   3   1   3   3   1   1   1   1   3   3   3   3   3   3   3   3 
    
    Within cluster sum of squares by cluster:
    [1] 1058399.6  592025.2 1738796.1
     (between_SS / total_SS =  80.5 %)
    
    Available components:
    
    [1] "cluster"      "centers"      "totss"        "withinss"     "tot.withinss" "betweenss"    "size"        
    [8] "iter"         "ifault"      
    
    
    > diabetes
           class glucose insulin sspg cluster
    1     Normal      80     356  124       2
    2     Normal      97     289  117       2
    3     Normal     105     319  143       2
    4     Normal      90     356  199       2
    5     Normal      90     323  240       2
    

    由:Within cluster sum of squares by cluster:[1] 1058399.6 592025.2 1738796.1 (between_SS / total_SS = 80.5 %) 发现聚类效果良好,与原类别标签也较为一致。

    (2)在使用系统聚类时,使用不同的距离得到的聚类结果有何异同?

    基本思想: 是一类将数据所对应研究对象进行分类的统计方法。它是将个体 (样品)或者对象 (变量)按相似程度(距离远近)划分类别,使得同一类中的元素之间相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。
    Q 型聚类分析是指对样本进行聚类,R 型聚类分析是指对变量进行聚类分析。
    基本方法:
    ①系统聚类法:最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法和离差平方和法等
    聚集——开始时将 n 个样品各自作为一类,并规定样品之间的距离和类与类之间的距离,然后将距离最近的两类合并成一个新类,计算新类与其他类的距离;重复进行两个最近类的合并,每次减少一类,直至所有的样品合成一类。
    分割——由 n 个样品组成一类开始,按某种最优准则将它分割成两个尽可能远的子类,再
    用同样准则将每一子类进一步地分割成两类,从中选一个分割最优地子类,这样将类数由
    两类增加到三类。如此下去,直至所有 n 个样品各自为一类或采用某种停止规则。

    
    d <- dist(scale(diabetes[,2:4]))#建立距离矩阵
    
    #不同方法对比
    method=c("complete", "average", "centroid", "ward.D")
    alldata<-data.frame()
    hc<-hclust(d,"complete"); 
    class1<-cutree(hc, k=5) #分成3类 
    
    hc<-hclust(d,"average"); 
    class2<-cutree(hc, k=5) #分成3类 
    
    hc<-hclust(d,"centroid"); 
    class3<-cutree(hc, k=5) #分成3类 
    
    hc<-hclust(d,"ward.D"); 
    class4<-cutree(hc, k=5) #分成3类 
    
    alldata<-data.frame(diabetes,class1,class2,class3,class4)#合并为一个数据框
    alldata
    

    聚类结果:

    > alldata
           class glucose insulin sspg cluster class1 class2 class3 class4
    1     Normal      80     356  124       2      1      1      1      1
    2     Normal      97     289  117       2      1      1      1      1
    3     Normal     105     319  143       2      1      1      1      1
    4     Normal      90     356  199       2      1      1      1      2
    5     Normal      90     323  240       2      1      1      1      2
    6     Normal      86     381  157       2      1      1      1      1
    7     Normal     100     350  221       2      1      1      1      2
    

    可发现系统聚类法,使用不同的距离方法的时候,聚类结果有所差异,但差异不算特别大。对于两端值分类结果较为良好,但对于类别之间中间值分类较为差。

    (3)该数据集的分布情况适合使用密度聚类吗?如果使用密度聚类,聚类的效果是否会比上述的两种聚类方法效果更好?

    密度聚类也称为基于密度的聚类,基本出发点是假设聚类结果可以通过样本分布
    的稠密程度来确定,主要目标是寻找被低密度区域分离的高稠密区域。它有以下优点:
    ①相较于 K-means 聚类,DBSCAN 不需要预先声明聚类数量,即聚类数量会根据领域和 MinPts 参数动态确定,从而能更好体现数据的簇分布的原始特征点,但是根据不同参数会得到不同的聚类结果。
    ②DBSCAN 密度聚类可以找出任何形状的聚类,适用于数据分布形状不规则的数据集。

    library(fpc)
    model<-dbscan(diabetes[,2:4],eps=50,MinPts=5)
    diabetes$dbscan<-model$cluster
    
    ## 可视化在不同的eps情况下,聚类的情况
    eps <- c(40,50,60,70)
    name <- c("one","two","three","four")
    dbdata <- diabetes[,2:4]
    for (ii in 1:length(eps)) {
      modeli <- dbscan(diabetes[,2:4],eps=eps[ii],MinPts=5)
      dbdata[[name[ii]]] <- as.factor(modeli$cluster)
      
    }
    head(dbdata)
    

    聚类结果如下:

    > head(dbdata)
      glucose insulin sspg one two three four
    1      80     356  124   1   1     1    1
    2      97     289  117   1   1     1    1
    3     105     319  143   1   1     1    1
    4      90     356  199   1   1     1    1
    5      90     323  240   1   1     1    1
    6      86     381  157   1   1     1    1
    ........
    138     188     958  100   0   0     2    3
    139     339    1354   10   0   0     0    0
    140     265    1263   83   0   0     0    0
    141     353    1428   41   0   0     0    2
    142     180     923   77   0   0     2    3
    

    可发现,自动聚类成了3-4类,前三种都是划分为3类,故分为3类较为合理。

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  • 聚类分析案例

    千次阅读 2020-12-20 11:35:21
    一、数据挖掘的常用方法利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。分类。分类是找出数据库中一组数据...

    一、数据挖掘的常用方法

    利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

    分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业机会。

    回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

    聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

    关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

    特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取,可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征,利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

    变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识,如分类中的反常实例,模式的例外,观察结果对期望的偏差等,其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中,管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

    Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及, 使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的挖掘,可以利用Web 的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息,集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息,并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆,对这些信息进行分析和处理,以便识别、分析、评价和管理危机。

    二、数据挖掘的功能

    数据挖掘通过预测未来趋势及行为,做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识,主要有以下五类功能。

    自动预测趋势和行为:数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息,以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题,数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户,其它可预测的问题包括预报破产以及认定对指定事件最可能做出反应的群体。

    关联分析:数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度。

    聚类:数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集,即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。80年代初,Michalski提出了概念聚类技术,其要点是,在划分对象时不仅考虑对象之间的距离,还要求划分出的类具有某种内涵描述,从而避免了传统技术的某些片面性。

    概念描述:概念描述就是对某类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述,前者描述某类对象的共同特征,后者描述不同类对象之间的区别。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方法很多,如决策树方法、遗传算法等。

    偏差检测:数据库中的数据常有一些异常记录,从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识,如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是,寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。

    三、数据挖掘实例 – 聚类分析应用之市场细分

    聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。

    从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。

    从机器学习的角度讲,簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法自动确定标记,而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习,而不是示例式的学习。

    从实际应用的角度看,聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,观察每一簇数据的特征,集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法(如分类和定性归纳算法)的预处理步骤。

    聚类分析的核心思想就是物以类聚,人以群分。在市场细分领域,消费同一种类的商品或服务时,不同的客户有不同的消费特点,通过研究这些特点,企业可以制定出不同的营销组合,从而获取最大的消费者剩余,这就是客户细分的主要目的。在销售片区划分中,只有合理地将企业所拥有的子市场归成几个大的片区,才能有效地制定符合片区特点的市场营销战略和策略。金融领域,对基金或者股票进行分类,以选择分类投资风险。

    下面以一个汽车销售的案例来介绍聚类分析在市场细分中的应用。

    商业目标

    业务理解:数据名称《汽车销售.csv》。该案例所用的数据是一份关于汽车的数据,该数据文件包含销售值、订价以及各种品牌和型号的车辆的物理规格。订价和物理规格可以从 edmunds.com 和制造商处获得。定价为美国本土售价。如下:

    表1:数据视图

    业务目标:对市场进行准确定位,为汽车的设计和市场份额预测提供参考。

    数据挖掘目标:通过聚类的方式对现有的车型进行分类。

    数据准备

    通过数据探索对数据的质量和字段的分布进行了解,并排除有问题的行或者列优化数据质量。

    第一步,我们使用统计节点审核数据的质量,从审核结果中我们发现存在缺失的数据,如下图所示:

    第二步,对缺失的数据进行处理,我们选择使用缺失填充节点删除这些记录。配置如下:

    建模

    我们选择层次聚类进行分析,尝试根据各种汽车的销售量、价格、引擎、马力、轴距、车宽、车长、制动、排量、油耗等指标对其分类。

    因为层次聚类不能自动确定分类数量,因此需要我们以自定义的方式规定最后聚类的类别数。层次聚类节点配置如下(默认配置):

    可以使用交互表或者右击层次聚类节点查看聚类的结果,如下图所示:

    再使用饼图查看每个类的大小,结果如下:

    从图中可见,分成的三个类样本数差异太大,cluster_0和cluster_1包含的样本数都只有1,这样的分类是没有意义的,因此需要重新分类。我们尝试在层次聚类节点的配置中指定新的聚类方法:完全。新的聚类样本数分布如下:

    cluster_0、 cluster_1、cluster_2的样本数分别为:50、9、93。

    执行后输出树状/冰柱图,可以从上往下看,一开始是一大类,往下走就分成了两类,越往下分的类越多,最后细分到每一个记录是一类,如下所示:

    我们可以再使用条形图查看每类的销售量、平均价格,如下图所示:

    每类总销量分布图

    每类平均销量分布图

    每类平均价格分布图

    我们再看一下每类的销售额分布情况。首先,我们需要使用Java代码段节点或者派生节点生成销售额字段,配置如下:

    再使用饼图查看销售额分布情况,cluster_0、 cluster_1、cluster_2的市场份额分别为:32.39%、0.53%和67.08%,如下图所示:

    案例小结

    通过这个案例,大家可以发现聚类分析确实很简单。进行聚类计算后,主要通过图形化探索的方式评估聚类合理性,以及在确定聚类后,分析每类的特征。

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    千次阅读 2020-02-08 13:30:00
    这篇文章从对聚类的感性认识到聚类算法的实现:k个初始中心点的选择,中心点的迭代,直到算法收敛得到聚类结果。但有几个问题需要回答:如何判断数据是否适合聚类?k类是如何确定的?遇到数据集小的...

    这篇文章从对聚类的感性认识到聚类算法的实现:

    k个初始中心点的选择,中心点的迭代,直到算法收敛得到聚类结果。

    但有几个问题需要回答:

    如何判断数据是否适合聚类?
    k类是如何确定的?
    遇到数据集小的时候,如何得到直观的聚类图?
    遇到非凸集数据,聚类要如何实现?

    //

    先看一幅以R语言绘制的图,适合聚类吗?

    //

    > library(fMultivar)
    > set.seed(1234)
    > df<-rnorm2d(1000,rho=.5)
    > df<-as.data.frame(df)
    > plot(df,main="bivariable normal distribution with rho=0.5")
    

    显然,这幅图中的数据不适合聚类!因为数据是从相关系数为0.5的正态分布中抽取了1000个观测值!

    //

    如果采用中心点的聚类方法PAM,那么情况是否一致???

    //

    > library(cluster)
    > library(ggplot2)
    > fit<-pam(df,k=2)
    > df$clustering<-factor(fit$clustering)
    > ggplot(data=df,aes(x=V1,y=V2,color=clustering,shape=clustering))+geom_point()+ggtitle("clustering of Bivariate normal data")
    > plot(nc$All.index[,4],type="o",ylab="CCC",xlab="number of clusters",col="blue")
    
    通过对正态分布数据作基于中心点的聚类,我们发现出现了单峰分布,这表明数据是人为划分的,而不是”真实意义的类“。
    事实上,聚类方法是无监督方法,到底靠不靠谱还是得看是否符合常识,现在又增加了一个方法: 如果多种方法都倾向于相似的聚类,那么聚类结果会更加稳健!

    //

    k值是如何确定的了?

    //

    > wssplot<-function(data,nc=15,seed=1234){
    + wss<-(nrow(data)-1)*sum(apply(data,2,var))
    + for (i in 2:nc){
    + set.seed(seed)
    + wss[i]<-sum(kmeans(data,centers=i)$withinss)}
    + plot(1:nc,wss,type="b",xlab="number of clusters",ylab="within groups sum of squares")}
    > wssplot(df)
    > library("NbClust")
    > nc<-NbClust(df,min.nc=2,max.nc = 15,method="kmeans")
    wssplot()推荐聚类个数选择2,或3较为合适!3之后,斜率下降越来越平缓,意味着继续增加类别,并不能带来多大的提升!
    NbClust()推荐聚类个数为2,或3;意味着26个评价指标中,其中8项倾向选择2,5项选择3类!

    //

    如何选出最佳聚类个数的?

    //

    包中定义了几十个评估指标,聚类数目从2~15(自己设定),然后遍历聚类数目,通过看这些评估指标在多少聚类个数时达到最优。

    基于五种营养标准的27类鱼、禽、肉的相同点和不同点是什么?是否有一种方法能把这些食物分成若干个有意义的类?

    > data(nutrient,package="flexclust") #加载数据
    > row.names(nutrient)<-tolower(row.names(nutrient))#将行名改为小写
    > nutrient.sacled<-scale(nutrient) #标准化处理
    > d<-dist(nutrient.sacled) #计算欧几里得距离
    > fit.average<-hclust(d,method="average")#采用平均联动法进行聚类
    > plot(fit.average,hang=-1,cex=.8,main="average linkage clustering")#绘制最后的聚类图
    对于数据量较小时,聚类图可以很好展示类之间的界限!
    解读聚类图:从下向上看;最开始所有的观测值都是一类,两两合并,最终成为一类

    //

    k-means聚类的缺点及改进

    //

    均值的使用意味着所有的变量必须是连续的,并且这个方法很有可能被异常值影响(所以有了k-medoids和k-medians)。

    k-medoids基于中位数进行聚类,虽然可以排除异常值影响,但找中心点需要排序,所以计算速度很慢!

    它在非凸聚类(例如U型)情况下也会变得很差(所以有了kernel k-means)。

    数据集大时容易出现局部最优,需要预先选定k个中心点,对K个中心点选择敏感(所以有了k-means++ )

    因为要算均值,所以只限于数值型数据;不适用categorical类型数据(分类型数据,比如男,女;商品类型;后来有了k-modes)

    //

    其它的聚类方法

    //

    PAM,围绕中心点的划分(PAM),在异常值上表现的很稳健;

    K均值聚类一般选择欧几里得距离,要求数据类型是数值型且是连续变量;而PAM可以使用任意的距离计算;可以容纳混合数据类型,不仅限于连续变量;

    与k-means一样,PAM也需要提前确定k类

    中心点是动态变化的:通过计算中心点到每个观测值之间的距离的总和最小来选择中心点;直到最后中心点不再变化;

    //

    层次划分聚类

    //

    层次划分聚类最大的优点:可解释性好,能产生高质量的类(小而美),

    缺点:时间复杂度高,不能跑大型数据集(改进的算法有BIRCH,数据类型是numerical);在某种意义上分层算法是贪婪的,一旦一个观测值被分配给一个类,它就不能在后面的过 程中被重新分配;容错机制弱,一步错步步错;

    k-means中的观测值不会永远被分配到一类中。

    //

    Mean-Shift聚类

    //

    Mean shift算法,又称均值漂移算法,这是一种基于核密度估计的爬山算法,可用于聚类、图像分割、跟踪等。它的工作原理基于质心,这意味着它的目标是定位每个簇/类的质心,即先算出当前点的偏移均值,将该点移动到此偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足最终的条件(找出最密集的区域)。

    优点:不需要提前确定k类

    这里还有更多的问题:

    相似性/相异性的度量:数据本身的相似性,或特征的相似性。度量方法:距离,余弦距离等
    聚类算法如何选择:根据数据特点和想要的聚类个数作选择。
    数据如何作处理:离散傅里叶变换可以提取数据的频域信息,离散小波变换除了频域之外,还可以提取到时域信息。
    降维,比如常见的PCA与SVD作为线性方法,受到广泛的应用,还有基于非线性的方法比如流形学习等。降维与聚类算法结合最好的莫过是谱聚类(先将数据转换成邻接矩阵,再转换成Laplacian矩阵,再对Laplacian矩阵进行特征分解,把最小的K个特征向量排列在一起作为特征,然后适用k-means聚类)。

    End.

    作者:求知鸟

    来源:知乎

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  • 【数据挖掘】聚类分析实例

    千次阅读 2020-04-26 12:36:24
    本文,我们将使用划分方法中的k-均值算法和层次聚类方法以一个实例进行完整的聚类分析演示。 1. 问题描述 例题: 为研究我国31个省、市、自治区2007年的城镇居民生活消费的规律,根据调查资料作区域消费类型划分。...

    在之前,我们已经学过了四大类聚类分析及其典型算法。本文,我们将使用划分方法中的k-均值算法层次聚类方法以一个实例进行完整的聚类分析演示。

    1. 问题描述

    例题: 为研究我国31个省、市、自治区2007年的城镇居民生活消费的规律,根据调查资料作区域消费类型划分。原始数据表1所示:
    表1:原始数据表
    问题:

    1. 针对上述问题,采用k-means对其进行聚类(讨论k取何值才是最优);
    2. 采用层次聚类(讨论采用欧式距离,分别用最短距离法、最长距离法、类平均法、中间距离法、重心法和ward法得出的聚类图,哪个是最优的)。

    实验结果

    请阅读我的推文

    程序参考

    源程序及数据已经上传Github

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  • 基于WEKA软件实现金融领域数据挖掘分析案例,分别使用随机森林,支持向量机等算法对大数据进行聚类分析,得出结论
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    2021-12-07 04:03:09
    聚类分析实例.doc
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    2020-04-19 17:08:48
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    2022-03-06 21:21:44
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  • matlab聚类分析详解-matlab聚类分析.rar 愿与大家分享 所含文件: Figure10.jpg
  • SAS系统讲义-_聚类分析实例
  • WEKA聚类分析实例代码

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  • weka_ 聚类分析实例演练

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