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幾個(gè)數(shù)據(jù)挖掘中常用的概念
2016-09-12
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幾個(gè)數(shù)據(jù)挖掘中常用的概念

還有一些概念是我們?cè)?/span>數(shù)據(jù)挖掘中常用的，比如聚類算法、時(shí)間序列算法、估計(jì)和預(yù)測(cè)以及關(guān)聯(lián)算法等。我們將在本節(jié)中介紹幾個(gè)常用概念以加深讀者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的理解。

聚類

所謂聚類，就是類或簇（Cluster）的聚合，而類是一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象的集合。

和分類一樣，聚類的目的也是把所有的對(duì)象分成不同的群組，但和分類算法的最大不同在于采用聚類算法劃分之前并不知道要把數(shù)據(jù)分成幾組，也不知道依賴哪些變量來劃分。

聚類有時(shí)也稱分段，是指將具有相同特征的人歸結(jié)為一組，將特征平均，以形成一個(gè)"特征矢量"或"矢心"。聚類系統(tǒng)通常能夠把相似的對(duì)象通過靜態(tài)分類的方法分成不同的組別或者更多的子集（Subset），這樣在同一個(gè)子集中的成員對(duì)象都有相似的一些屬性。聚類被一些提供商用來直接提供不同訪客群組或者客戶群組特征的報(bào)告。聚類算法是數(shù)據(jù)挖掘的核心技術(shù)之一，而除了本身的算法應(yīng)用之外，聚類分析也可以作為數(shù)據(jù)挖掘算法中其他分析算法的一個(gè)預(yù)處理步驟。

圖2-7是聚類算法的一種展示。圖中的Cluster1和Cluster2分別代表聚類算法計(jì)算出的兩類樣本。打"+"號(hào)的是Cluster1，而打"○"標(biāo)記的是Cluster2。

在商業(yè)中，聚類可以幫助市場(chǎng)分析人員從消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)中區(qū)分出不同的消費(fèi)群體，并且概括出每一類消費(fèi)者的消費(fèi)模式或者消費(fèi)習(xí)慣。它作為數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)模塊，可以作為一個(gè)單獨(dú)的工具以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中分布的一些深層次的信息，或者把注意力放在某一個(gè)特定的類上以作進(jìn)一步的分析并概括出每一類數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。


 

聚類分析的算法可以分為劃分法（Partitioning Methods）、層次法（Hierarchical Methods）、基于密度的方法（Density-Based Methods）、基于網(wǎng)格的方法（Grid-Based Methods）和基于模型的方法（Model-Based Methods）等。

比如，下面幾個(gè)場(chǎng)景比較適合應(yīng)用聚類算法，同時(shí)又有相應(yīng)的商業(yè)應(yīng)用：

哪些特定癥狀的聚集可能預(yù)示什么特定的疾??？

租同一類型車的是哪一類客戶？

網(wǎng)絡(luò)游戲上增加什么功能可以吸引哪些人來？

哪些客戶是我們想要長(zhǎng)期保留的客戶？

聚類算法除了本身的應(yīng)用之外還可以作為其他數(shù)據(jù)挖掘方法的補(bǔ)充，比如聚類算法可以用在數(shù)據(jù)挖掘的第一步，因?yàn)椴煌垲愔械膫€(gè)體相似度可能差別比較大。例如，哪一種類的促銷對(duì)客戶響應(yīng)最好？對(duì)于這一類問題，首先對(duì)整個(gè)客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然后對(duì)每個(gè)不同的聚集，再通過其他數(shù)據(jù)挖掘算法來分析，效果會(huì)更好。


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