-
2022-01-20 14:08:32
概述
无监督的学习方式
相近的归类–分类具有一定意义:无监督学习关键:
- 亲疏关系:相似性与距离
- 分类数确定:分多少类合适
距离的度量:
欧几里得距离:两个点坐标距离:
曼哈顿距离:绝对轴距总和:切比雪夫距离:各坐标数值差的最大值
明可夫斯基距离:多个距离公式的概括性表述dist(x)
a b
b 10.392305
c 2.828427 10.770330
ac距离更短相似性度量
余弦相似性的度量:
更注重在方向上的差异
cos θ = ∑ 1 n ( A i × B i ) ∑ 1 n A i 2 × ∑ 1 n B i 2 \cos\theta=\frac{\sum_1^n(A_i\times B_i)}{\sqrt {\sum_1^nA_i^2} \times \sqrt{\sum_1^nB_i^2}} cosθ=∑1nAi2×∑1nBi2∑1n(Ai×Bi)打分计算:
a<-c(10,9,8)
b<-c(4,3,2)
c<-c(8,9,10)
ab在夹角余弦的距离,更适合高维度计算马氏距离
协方差矩阵,排除向量相关性影响
海明距离
用于编码,变成一样需要替换几次
杰卡德相似系数
两个集合,交集与并集之比
K-means聚类算法
- 希望将数据分成 K 组
- 随机选择k个点做为质心
- 计算每一个质心得距离
- 选出分组的新质心
Q about K-means
- k 取决于经验
- 初始质心是随机选择的:优化彼此最远点!
- 不会一直循环,K-means有收敛,利用误差平方和(SSE)的概念
- 每次聚类的结果很可能不一样“不稳定”与初始值选择有关
##k-means newiris<-iris newiris$Species<-NULL kc<-kmeans(newiris,3) kc -------------------------------------------------------------- K-means clustering with 3 clusters of sizes 62, 38, 50 Cluster means://典型的类型数据 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.901613 2.748387 4.393548 1.433871 2 6.850000 3.073684 5.742105 2.071053 3 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 Clustering vector: [1] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 [30] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 2 1 1 1 1 1 [59] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 [88] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 2 [117] 2 2 2 1 2 1 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 [146] 2 1 2 2 1 Within cluster sum of squares by cluster: [1] 39.82097 23.87947 15.15100 (between_SS / total_SS = 88.4 %) Available components: [1] "cluster" "centers" "totss" "withinss" [5] "tot.withinss" "betweenss" "size" "iter" [9] "ifault" --------------------------------------------------- table(kc$cluster,iris$Species) -------------------------- setosa versicolor virginica 1 0 48 14 2 0 2 36 3 50 0 0 -------------------------------------------------
k-medoids
k-means:
- 对异常数据敏感
- 欧式距离不适用
- 高维度情况,初始值对聚类结果影响大
k-medoids:
选择具体的样本代替质心作用:- 选择K个质心的值
- 计算各个点到质心得距离
- 将点的类划分为距离它最近的质心,形成K个cluster
- 计算每个cluster内重新计算质心曼哈顿距离之和,选出最小误差点
差异在于始终是某个样本点
k-means每一轮只要求一个平均值,k-medoids是所有点到它距离之和。
> ##k-medoids > library(cluster) > med<-pam(iris[,-5],3) > med Medoids: ID Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width [1,] 8 5.0 3.4 1.5 0.2 [2,] 79 6.0 2.9 4.5 1.5 [3,] 113 6.8 3.0 5.5 2.1 Clustering vector: [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 [30] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 3 2 2 2 2 2 [59] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 [88] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 2 2 3 [117] 3 3 3 2 3 2 3 2 3 3 2 2 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 2 3 3 3 2 3 3 [146] 3 2 3 3 2 Objective function: build swap 0.6709391 0.6542077 Available components: [1] "medoids" "id.med" "clustering" "objective" [5] "isolation" "clusinfo" "silinfo" "diss" [9] "call" "data"
其他聚类
- 基于层次:BIRCH、CURE、Chameleon
- 基于密度:DBSCAN、OPTICS、DENCLUE,避免仅仅生成球状聚类
- 基于网格:处理速度很快:STING、CLIQUE、WaveCluster
- 基于模型:每个簇假设为一个模型,发现数据对模型的最好匹配:COBWEB
关联规则:
发现数据之间有趣的关联或者相关联系
关联规则:A推导B的概率
- 支持度:support(A ⇒ \Rightarrow ⇒B)=P(A ⋃ \bigcup ⋃B):既有啤酒又有尿布的交易
- 置信度:confidence(A ⇒ \Rightarrow ⇒B)=p(A ⋃ \bigcup ⋃B)/P(A):
- 提升度:lift(A ⇒ \Rightarrow ⇒B)=confidence(A ⇒ \Rightarrow ⇒B)/P(B):前件推出后件。提升度大于3,才是必要的。
Apriori性质:
频繁项所有非空子集必须都是频繁的步骤:
- 数据筛选:洗掉共有的项目,去掉普遍出现的项目
- 支持度support:Apriori算法、FP-Growth算法
- 根据置信度从频繁项中找强关联规则
更多相关内容 -
论文研究-基于数据关联性聚类的数据布局算法.pdf
2019-09-07 13:37:05由于数据与数据之间存在关联性,只考虑负载均衡的布局算法缺乏实用性,需要进一步考虑数据与数据的关联性以提高应用执行速度。建立了数据和数据的关联矩阵,基于关联矩阵进行聚类,再将数据分配到各个数据中心中,... -
计算机研究 -基于数据关联性聚类的数据布局算法.pdf
2022-06-28 21:05:33计算机研究 -基于数据关联性聚类的数据布局算法.pdf -
关联分析和聚类
2021-03-15 19:25:26关联规则 支持度 一般要求一定支持度以上,才有分析价值,一般最小支持度不易太低, 规则一:支持度大于xx 一般地,只需关心那些不被其他频繁项集所包含的所谓最大频繁项集的集合。发现所有的频繁项集是形成关联规则...http://c.biancheng.net/view/3703.html
关联规则支持度
一般要求一定支持度以上,才有分析价值,一般最小支持度不易太低,
规则一:支持度大于xx
一般地,只需关心那些不被其他频繁项集所包含的所谓最大频繁项集的集合。发现所有的频繁项集是形成关联规则的基础。
例外情况,稀有模式挖掘eg:爱马仕和劳力士置信度
规则二:置信度
(一般分析强关联,保留高置信度)
支持度:几个关联的数据在数据集中出现的次数占总数据集的比重
置信度:一个数据出现后,另一个数据出现的概率,或者说数据的条件概率。
提升度:表示含有Y的条件下,同时含有X的概率,与X总体发生的概率之比
Apriori算法(仅适用于一维)
Apriori算法分两步进行,第一步生成所有频繁项目集,第二步从频繁项目集中生成所有可信关联规则。
聚类
(重点在于聚类后的分析)
K-means聚类
https://blog.csdn.net/u011511601/article/details/81951939
注意属性的选择,可以区分样本之间的特征
1.先随机选择一个聚类中心,
2.剩余的各自聚类(聚类的类数k应实现给出),每个数据点通过计算点和每个组中心之间的距离进行分类,然后将这个点分类为最接近它的组。
3.给每一类取均值(按属性值取平均),
4.若与初始新选择的聚类中心不同,则将所得均值作为新的聚类中心,进行二次分类
5.数值均值易受到极端值影响,因此需要事先进行标准化 -
一种基于数据关联的聚类集成方法
2021-02-24 13:10:03聚类集成是集成学习中的一个重要分支,其目标是解决无监督聚类分析中聚类算法的选择性、偏差性与数据特殊性等导致聚类结果不理想的问题。文章提出了一种基于数据关联的聚类集成方法(CEBDR),该算法先提取出在聚类成员... -
多维数量关联规则聚类挖掘研究
2020-06-01 01:21:20根据旅游数据的特殊性,提出了多维数量关联规则聚类算法(MDQARC),并从挖掘库的生成、数值属性的离散化以及关联规则挖掘和规则聚类等方面设计了有效的算法,最后通过实验将MDQARC算法与C4.5算法进行了比较,证明了该算法... -
基于决策粗糙集的多属性灰色关联聚类方法
2021-01-13 03:25:25将其代替基于灰色关联聚类的非此即彼关系,构建基于决策粗糙集的多属性灰色关联聚类方法,并采用贝叶斯推理探讨多属性灰色关联聚类的阈值计算机理;最后以案例验证所提方法的有效性和合理性.结果表明,所提出的方法是... -
无线传感器网络中基于空间关联性的聚类异常检测算法.pdf
2021-08-20 12:27:06无线传感器网络中基于空间关联性的聚类异常检测算法.pdf -
煤与瓦斯突出预报数据关联性的聚类分析 (2006年)
2021-05-10 17:07:23首先给出了基于系统聚类的突出预报数据关联性分析方法,通过DB Index准则判断聚类模型的有效性。然后研究了煤与瓦斯突出控制因素的选择规则。最后以平顶山煤矿为例,分析了该矿突出预报数据间的关联性,得到了相应的... -
论文研究-无线传感器网络中基于空间关联性的聚类异常检测算法.pdf
2019-07-22 20:18:17针对无线传感器网络节点定位场景中的环境变化、障碍物及传感器节点失效等异常问题, 提出了一种基于空间关联性的聚类异常检测算法(ODCASC算法)。该算法通过聚类技术完成节点的异常数据判断, 同时还利用邻居节点间... -
基于距离关联性动态模型的聚类改进算法.pdf
2021-08-19 23:50:16基于距离关联性动态模型的聚类改进算法.pdf -
面板数据下的灰色指标关联聚类模型与应用
2021-01-14 06:11:10针对面板数据聚类研究存在的问题及现实需要, 构建面板数据下新的灰色指标关联聚类(AGRA) 模型. 构造所有指标不同对象下时间序列的累加生成序列, 用生成序列的平均生成速率表征原序列的动态变化趋势; 单个指标所有... -
云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法.pdf
2021-07-17 12:49:18云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法.pdf -
基于用户多种关联信息和项目聚类的推荐算法
2020-04-19 14:46:26为解决上述问题,提出一种基于用户多种关联信息和项目聚类的推荐算法。首先通过加入用户与项目间的关联信息改进相似度计算方法来更加准确计算获取相似用户,将最相似的前K个用户作为目标用户的最近邻;然后根据目标用户... -
灰关联聚类法用于CJ20接触器动态性能评价适用性.pdf
2021-08-19 21:22:02灰关联聚类法用于CJ20接触器动态性能评价适用性.pdf -
数学建模之聚类模型
2021-08-01 15:12:57也可以探究不同类之间地相关性和差异性。 K-means聚类算法 算法流程: (1)指定需要划分地簇地个数K值(即为类地个数) (2)随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心 (3)计算其余的各数据对象到这K个聚类中心...“物以类聚,人以群分”。包罗万象的数据也是如此,数据本身是凌乱的,如何在凌乱之中去发掘数据的信息呢?本文将介绍聚类模型。
所谓聚类,就是将样本划分为由类似对象组成的多个类的过程。聚类后,我们就可以更加准确地在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测;也可以探究不同类之间地相关性和差异性。
K-means聚类算法
算法流程:
(1)指定需要划分地簇地个数K值(即为类地个数)
(2)随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心
(3)计算其余的各数据对象到这K个聚类中心的距离,把数据对象划归到距离它最近的那个中心所在的簇类中
(4)调整新类并重新计算新类的中心
(5)循环步骤3、4,看中心是否收敛,如果收敛或者达到迭代次数则停止循环
(6)OVER
优点:
(1)算法简单、快速。
(2)对处理大数据集,该算法是相对高效率的。
缺点:
(1)要求用户必须事先给出要生成的簇的数目K。
(2)对初值敏感。
(3)对于孤立点数据敏感。K‐means++ 算法
K‐means++算法可解决2和3这两个缺点。
K‐means++算法选择聚类中心的基本原则是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能远
附:Spss软件操作
注:Spss默认使用的就是K-means++算法
数据的量纲不一致怎么办?
系统(层次)聚类
系统聚类的合并算法是通过计算两类数据点之间的距离,对距离最为接近的两类数据进行组合,并反复迭代这一过程,直到所有的数据点合成一类,并生成聚类谱系图。
附:Spss软件操作
DBSCAN算法
一种基于密度的聚类方法,聚类前不需要预先指定聚类的个数,生成的簇的个数不定(和数据有关)。该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给定阈值。该方法能在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,可将密度足够大的相邻区域连接,能有效处理异常数据。
DBSCAN算法将数据点分为三类:
• 核心点:在半径Eps内含有不少于MinPts数目的点
• 边界点:在半径Eps内点的数量小于MinPts,但是落在核心
点的邻域内
• 噪音点:既不是核心点也不是边界点的点优点:
1、基于密度定义,能处理任意形状和大小的簇
2、可在聚类的同时发现异常点
3、与K-means相比,不需要输入要划分的聚类个数
缺点:
1、对于阈值和半径敏感,确定参数困难
2、当聚类的密度不均匀时,聚类距离相差很大时,聚类质量差;
3、 当数据量大时,计算密度单元的计算复杂度大。DBSCAN 也可用于异常点分析。
function [IDX, isnoise]=DBSCAN(X,epsilon,MinPts) C=0; n=size(X,1); IDX=zeros(n,1); % 初始化全部为0,即全部为噪音点 D=pdist2(X,X); visited=false(n,1); isnoise=false(n,1); for i=1:n if ~visited(i) visited(i)=true; Neighbors=RegionQuery(i); if numel(Neighbors)<MinPts % X(i,:) is NOISE isnoise(i)=true; else C=C+1; ExpandCluster(i,Neighbors,C); end end end function ExpandCluster(i,Neighbors,C) IDX(i)=C; k = 1; while true j = Neighbors(k); if ~visited(j) visited(j)=true; Neighbors2=RegionQuery(j); if numel(Neighbors2)>=MinPts Neighbors=[Neighbors Neighbors2]; %#ok end end if IDX(j)==0 IDX(j)=C; end k = k + 1; if k > numel(Neighbors) break; end end end function Neighbors=RegionQuery(i) Neighbors=find(D(i,:)<=epsilon); end end
-
论文研究-一种新的告警关联聚类算法.pdf
2019-07-22 23:43:41针对网络中的告警泛洪和故障处理复杂问题, 提出一种结合元胞学习自动机(CLA)和决策树ID3的新告警关联聚类算法。在CLA算法中使用学习自动机对告警信号进行分簇, 但是在一个簇内如果出现任何子群或交错, 则决策树ID3... -
论文研究 - 基于关联规则和标签聚类的犯罪嫌疑人预测
2020-05-22 10:08:13迄今为止,关于犯罪预测的研究还很少。 在这项研究中,根据个人标签数据以及... 本研究基于关联规则和标签聚类的犯罪嫌疑人数据挖掘方法已成功应用于城市S的警务系统,实验证明了该方法在侦查犯罪嫌疑人中的有效性。 -
【数学建模】聚类模型
2022-01-24 14:20:52“物以类聚,人以群分”,所谓的聚类,就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。目录
“物以类聚,人以群分”,所谓的聚类,就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类后,我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测;也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。
聚类和分类的区别:分类是已知类别的,聚类未知。一、K-means聚类算法
1、K-means聚类算法流程
2、算法流程图
3、 K-means算法的评价
优点:
(1)算法简单、快速
(2)对处理大数据集,该算法是相对高效率的。
缺点:
(1)要求用户必须事先给出要生成的簇的数目K。
(2)对初值敏感。
(3)对于孤立点数据敏感。
K‐means++ 算法可解决( 2) 和( 3) 这两个缺点。二、K-means++算法
1、算法描述
2、Spss软件操作
三、 系统(层次)聚类
1、简介
2、Spss软件操作
3、聚类谱系图(树状图)
4、用图形估计聚类的数量
5、聚类系数折线图的画法
四、 DBSCAN算法
1、基本概念
2、伪代码
3、Matlab代码
4、优缺点
参考:清风数学建模课程笔记,仅作为个人笔记。
-
一种新的告警关联聚类算法 (2013年)
2021-04-29 01:06:29针对网络中的告警泛洪和故障处理复杂问题, 提出一种结合元胞学习自动机(CLA)和决策树ID3的新告警关联聚类算法。在CLA算法中使用学习自动机对告警信号进行分簇, 但是在一个簇内如果出现任何子群或交错, 则决策树ID3... -
11个品种的红花的重要性状与分子标记的聚类和关联性分析.pdf
2021-08-19 11:36:3911个品种的红花的重要性状与分子标记的聚类和关联性分析.pdf -
数据挖掘--课程报告(关联规则、聚类等).pdf
2022-06-14 16:10:30数据挖掘--课程报告(关联规则、聚类等).pdf数据挖掘--课程报告(关联规则、聚类等).pdf数据挖掘--课程报告(关联规则、聚类等).pdf数据挖掘--课程报告(关联规则、聚类等).pdf数据挖掘--课程报告(关联规则、聚类等).pdf... -
基于关联分析和系统聚类的滩涂围垦适宜性评价.pdf
2021-08-19 23:34:25基于关联分析和系统聚类的滩涂围垦适宜性评价.pdf -
关联规则的相似性度量与聚类研究.pdf
2021-08-20 12:38:01关联规则的相似性度量与聚类研究.pdf -
基于信息熵及模糊熵聚类算法的油液监测数据关联性 (2005年)
2021-05-13 03:08:27通过应用Shannon信息论的互信息熵理论表征数据序列之间的关联性,通过模糊熵理论进行阈值的选取,以标准S函数为隶属函数,对关联数据进行挖掘.实例验证了算法的有效性,并对聚类结果进行了解释.对设备故障的定位与... -
基于选择性聚类集成的客户细分.pdf
2020-04-29 22:49:59针对数据密集型企业的客户细分问题,提出一种基于选择性聚类集成的客户细分框架。在聚类集体生成阶段,根据数据来源和业务需求构建统一的客户视图,将客户特征划分为若干子集后再分别对客户对象聚类,通过评价函数... -
论文研究-基于行为与域名查询关联的僵尸网络聚类联动监测.pdf
2019-07-22 18:26:39利用相同僵尸网络中的各个僵尸活动相互之间具有时间、空间的行为相关性和相似性特点,对botnet的行为流和域名查询流进行聚类,给出一种聚类联动的监测模型。通过采集、分析部署在某市营运机房DNS缓存服务器上的实验... -
论文研究-一种新的关联特征和模糊聚类的进化树构建方法.pdf
2019-07-22 18:51:03利用三联体和单联核苷酸的联合概率分布的差异来表示序列之间的差异,提出了一种新的关联特征TBC;对TBC特征矩阵进行平移极差变换,利用指数切比雪夫距离法构建了模糊相似矩阵,采用模糊聚类中的传递闭包法构建进化树... -
云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法的优势分析.pdf
2021-07-17 12:20:34云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法的优势分析.pdf -
数学建模(十四)-----关联分析类----聚类分析
2019-02-03 17:02:06定义: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 1。系统聚类 是将各样品分成若干类的方法,其基本思想是:先将各样品各看成一类,...