精华内容
下载资源
问答
  • 模糊聚类分析例子1.doc
  • 以经济效益数据为例,用聚类分析法对各省市作分类(见spssex-4/全国各省市经济效益数据) 以城镇居民消费资料为例,用聚类分析法对各省市作分类(见spssex-4/城镇居民消费支出资料) Spss中的聚类功能常用的有两种...
  • 聚类分析的简单案例

    千次阅读 2020-12-20 11:35:30
    基本概念聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据实例彼此相同,处于不同聚类中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无...

    基本概念

    聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据实例彼此相同,处于不同聚类中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无监督学习,因为与监督学习不同,在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。

    通过上述表述,我们可以把聚类定义为将数据集中在某些方面具有相似性的数据成员进行分类组织的过程。因此,聚类就是一些数据实例的集合,这个集合中的元素彼此相似,但是它们都与其他聚类中的元素不同。在聚类的相关文献中,一个数据实例有时又被称为对象,因为现实世界中的一个对象可以用数据实例来描述。同时,它有时也被称作数据点(Data Point),因为我们可以用r 维空间的一个点来表示数据实例,其中r 表示数据的属性个数。下图显示了一个二维数据集聚类过程,从该图中可以清楚地看到数据聚类过程。虽然通过目测可以十分清晰地发现隐藏在二维或者三维的数据集中的聚类,但是随着数据集维数的不断增加,就很难通过目测来观察甚至是不可能。

    SAS聚类分析案例

    1 问题背景

    考虑下面案例,一个棒球管理员希望根据队员们的兴趣相似性将他们进行分组。显然,在该例子中,没有响应变量。管理者希望能够方便地识别出队员的分组情况。同时,他也希望了解不同组之间队员之间的差异性。

    该案例的数据集是在SAMPSIO库中的DMABASE数据集。下面是数据集中的主要的变量的描述信息:

    在这个案例中,设置TEAM,POSITION,LEAGUE,DIVISION和SALARY变量的模型角色为rejected,设置SALARY变量的模型角色为rejected是由于它的信息已经存储在LOGSALAR中。在聚类分析和自组织映射图中是不需要目标变量的。如果需要在一个目标变量上识别分组,可以考虑预测建模技术或者定义一个分类目标。

    2 聚类方法概述

    聚类分析经常和有监督分类相混淆,有监督分类是为定义的分类响应变量预测分组或者类别关系。而聚类分析,从另一方面考虑,它是一种无监督分类技术。它能够在所有输入变量的基础上识别出数据集中的分组和类别信息。这些组、簇,赋予不同的数字。然而,聚类数目不能用来评价类别之间的近似关系。自组织映射图尝试创建聚类,并且在一个图上用图形化的方式绘制出聚类信息,在此处我们并没有考虑。

    1) 建立初始数据流

    2) 设置输入数据源结点

    打开输入数据源结点

    从SAMPSIO库中选择DMABASE数据集

    设置NAME变量的模型角色为id,TEAM,POSIOTION,LEAGUE,DIVISION和SALARY变量的模型角色为rejected

    探索变量的分布和描述性统计信息

    选择区间变量选项卡,可以观察到只有LOGSALAR和SALARY变量有缺失值。选择类别变量选项卡,可以观察到没有缺失值。在本例中,没有涉及到任何类别变量。

    关闭输入数据源结点,并保存信息。

    3) 设置替代结点

    虽然并不是总是要处理缺失值,但是有时候缺失值的数量会影响聚类结点产生的聚类解决方案。为了产生初始聚类,聚类结点往往需要一些完整的观测值。当缺失值太多的时候,需要用替代结点来处理。虽然这并不是必须的,但是在本例中使用到了。

    4) 设置聚类结点

    打开聚类结点,激活变量选项卡。K-means聚类对输入数据是敏感的。一般情况下,考虑对数据集进行标准化处理。

    在变量选项卡,选择标准偏差单选框

    选择聚类选项卡

    观察到默认选择聚类数目的方法是自动的

    关闭聚类结点

    5) 聚类结果

    在聚类结点处运行流程图,查看聚类结果。

    6) 限定聚类数目

    打开聚类结点

    选择聚类选项卡

    在聚类数目选择部分,点击选择标准按钮

    输入最大聚类数目为10

    点击ok,关闭聚类结点

    7)结果解释

    我们可以定义每个类别的信息,结合背景识别每个类型的特征。选择箭头按钮,

    选择三维聚类图的某一类别,

    在工具栏选择刷新输入均值图图标,

    点击该图标,可以查看该类别的规范化均值图

    同理,可以根据该方法对其他类别进行解释。

    8)运用Insight结点

    Insight结点可以用来比较不同属性之间的异常。打开insight结点,选择整个数据集,关闭结点。

    从insight结点处运行。

    变量_SEGMNT_标识类别,distance标识观测值到所在类别中心的距离。运用insight窗口的analyze工具评估和比较聚类结果。

    首先把_SEGMNT_的度量方式从interval转换成nominal。

    聚类应用

    在商业上,聚类分析被用来发现不同的客户群,并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征。聚类分析是细分市场的有效工具,同时也可用于研究消费者行为,寻找新的潜在市场、选择实验的市场,并作为多元分析的预处理。在生物上,聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类,获取对种群固有结构的认识。在地理上,聚类能够帮助在地球中被观察的数据库商趋于的相似性。在保险行业上,聚类分析通过一个高的平均消费来鉴定汽车保险单持有者的分组,同时根据住宅类型,价值,地理位置来鉴定一个城市的房产分组。在因特网应用上,聚类分析被用来在网上进行文档归类来修复信息。在电子商务上,聚类分析在电子商务中网站建设数据挖掘中也是很重要的一个方面,通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户,并分析客户的共同特征,可以更好的帮助电子商务的用户了解自己的客户,向客户提供更合适的服务。

    聚类分析应用——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:

    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。

    展开全文
  • 模糊聚类的一个小例子,自编模糊聚类代码,供参考使用。
  • 31个省市生活水平聚类例子源码,加详细注释。非常值得一看。31个省市生活水平聚类例子源码,加详细注释。非常值得一看。31个省市生活水平聚类例子源码,加详细注释。非常值得一看。
  • 本文详细介绍了聚类分析方法的应用条件,并给了立体假意说明
  • 聚类分析案例

    千次阅读 2017-04-01 13:54:00
    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...

    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。

     

    汽车销售聚类分析

     

    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:

     

    美国本土售价

     

    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。

     

    汽车销售销售数据

    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:

     

     

    审核后的数据

    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:

     

     

    删除记录配置

     

    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):

     

    层次聚类节点配置

    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:

     

     

    使用交互表或者右击层次聚类节点查看聚类的结果

    再使用饼图查看每个类的大小,结果如下:饼图结果

     

     

    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:新的聚类样本数分布

     

     

    cluster_0、 cluster_1、cluster_2的样本数分别为:50、9、93。条形图记数

     

     

    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:树状图

     

     

    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:条形图求和

     

     

    每类总销量分布图每类总销量分布图

     

     

    每类平均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:每类平均价格分布图配置

     

    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:市场份额

     

     

     

    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。

    转载于:https://www.cnblogs.com/zourui4271/p/6655699.html

    展开全文
  • 【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

    展开全文
  • 模糊聚类小例子,模糊聚类分析例题,matlab源码
  • 同你分享1个完整的聚类分析案例

    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

    展开全文
  • SPSS教程-聚类分析-附实例操作 SPSS教程-聚类分析-附实例操作 SPSS教程-聚类分析-附实例操作 SPSS教程-聚类分析-附实例操作
  • 一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操【数盟致力于成为最卓越的数据科学社区,聚焦于大数据、分析挖掘、数据可视化领域,业务范围:线下活动、在线课程、猎头服务、项目对接】【限时优惠福利】数据定义未来,2016年5...
  • k-means聚类分析例子,通俗易懂

    千次阅读 2020-05-07 18:07:59
    k-means聚类分析 已知如下数据,对表中数据点运用K-means方法进行聚类分析 X Y P1 0 0 P2 1 2 P3 3 1 P4 8 8 P5 9 10 P6 10 7 选取初值k=2,也就是p1和p2俩点。 计算距离: P1 P2 ...
  • matlab kmeans聚类,里面包括代码和例子以及聚类后的图片
  • 基于SPSS实现的聚类分析实例 内含聚类分析实际例子 共39页.rar
  • 之前的培训有老师提出要做SOM分析,最后卡在code plot只能出segment ...更多聚类相关见:基因共表达聚类分析和可视化聚类分析factoextra获取pheatmap聚类后和标准化后的结果WGCNA分析,简单全面的最新教程一文学会...
  • 聚类实例

    千次阅读 2017-12-05 18:54:46
    1. 有趣模式在数据挖掘和机器学习中,一次就算会产生大量的...2. 层次聚类层次聚类与人类的“自底而上”的认识事物的过程是一样的。 从思考的角度来看有两种思路:一种是“凝聚的层次聚类方法”,一种是“分裂的层次
  • 聚类分析实例

    2020-12-20 11:35:30
    k-means聚类”——数据分析、数据挖掘一、概要分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据...
  • R语言聚类分析案例

    千次阅读 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...
  • 数学建模中常用的的聚类分析法培训实用课件ppt。
  • 聚类分析

    2021-04-28 22:44:37
    通俗的讲,聚类分析它是根据研究对象的特征按照一定的标准,对研究对象来进行分类的一种分析方法,它使分成后的每一种类的数据对象具有较高的相似度,而不同类的对象有比较大的差异性,聚类分析可以在没有明显分类的...
  • 基于SPSS实现的判别分析实例 内含聚类分析实际例子 共49页.rar
  • SAS常用基础代码例子-聚类分析

    千次阅读 2020-06-26 22:35:50
    SAS常用基础代码例子-聚类分析 考察1985年至2000年全国如下价格指数: X1 :商品零售价格指数; X2:居民消费价格指数; X3:城市居民消费价格指数; X4: 农村居民消费价格指数;X5 :农产品收购价格指数;X6 :农村...
  • 聚类分析法-层次聚类

    千次阅读 2021-02-12 10:38:05
    聚类分析法 文章目录聚类分析法1.简介2.基本内容介绍1.数据变换2. 样品间亲疏程度的测度计算常用距离计算1. 闵式(Minkowski)距离2. 马氏(Mahalanobis)距离相似系数的计算1. 夹角余弦2.皮尔逊相关系数3.使用scipy....
  • Biopython聚类分析

    2021-02-04 11:15:05
    Biopython聚类分析Biopython聚类分析详细操作教程聚类分析会将一组对象归为同一组。这个概念主要用于数据挖掘,统计数据分析,机器学习,模式识别,图像分析,生物信息学等。可以通过各种算法来了解群集如何广泛用于...
  • 这篇文章的案例过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类,单因素方差分析,Means过程等,是一个很不错的多种分析方法联合使用的聚类分析案例。案例数据源:有20种12盎司啤酒成分和价格的数据,变量包括啤酒名称...
  • 聚类分析是数据挖掘技术中的一种重要的方法,可以作为一个独立的工具来获得数据分布情况,它广泛地应用于模式识别、数据分析、图像处理、生物学、经济学等许多领域。 聚类分析方法是数理统计中研究“物以类聚”的一...
  • ©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net第31卷第4期物探与化探Vol.31,No.42007年8月...GEOCHEMICALEXPLORATIONAug.,2007利用Excel实现R型聚类分析春...
  • 带你重温聚类方法

    2019-11-13 15:32:42
    文章目录目录一、什么是聚类1.1 聚类的定义1.2 聚类和分类的区别1.3 聚类的一般过程1.4 数据对象间的相似度度量1.5 cluster之间的相似度度量二、数据聚类方法2.1 划分式聚类方法2.1.2 k-means算法2.1.2 k-means++...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 31,755
精华内容 12,702
关键字:

聚类分析例子