
聚類(lèi)算法也因此更具有大數(shù)據(jù)挖掘的味道,話不多說(shuō),先貼張圖,讓大家對(duì)聚類(lèi)有個(gè)大概的印象:
上圖可明顯看出店群被分為3個(gè)組(類(lèi)),接下來(lái)讓我們來(lái)瞧瞧聚類(lèi)是啥玩意
聚類(lèi)算法本質(zhì)上是基于幾何距離遠(yuǎn)近為標(biāo)準(zhǔn)的算法,最適合數(shù)據(jù)是球形的問(wèn)題,首先羅列下常用的距離:
絕對(duì)值距離(又稱(chēng)棋盤(pán)距離或城市街區(qū)距離)
Euclide距離(歐幾里德距離,通用距離)
Minkowski 距離(閔可夫斯基距離),歐幾里德距離 (q=2)、絕對(duì)值距離(q=1)和切比雪夫距離(q=無(wú)窮大),這些都是閔可夫斯基的特殊情況。
Chebyshew(切比雪夫)距離
Mahalanobis距離(咱們前面介紹的馬氏距離,這里復(fù)習(xí)一下)
Lance 和Wiliams距離
定性變量距離(二進(jìn)制距離):
其中m1為所有項(xiàng)目中1-1配對(duì)的總數(shù),m2是不配對(duì)的總數(shù)
R語(yǔ)言中,對(duì)上述的距離都有現(xiàn)成函數(shù),只需要借參數(shù)加以制定即可,具體如下:
講完距離后,需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理,否則數(shù)據(jù)規(guī)模的差異會(huì)被算法誤認(rèn)為屬性權(quán)重值而影響最終的聚類(lèi)效果。我們需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 轉(zhuǎn)換。中心化即讓所有的數(shù)據(jù)都已0為中心點(diǎn),常用的標(biāo)準(zhǔn)化的做法是將數(shù)據(jù)看作正態(tài)分布,只需要將數(shù)據(jù)除以標(biāo)準(zhǔn)差即可到達(dá)標(biāo)準(zhǔn)化作用。數(shù)據(jù)中心化和標(biāo)準(zhǔn)化 后,各個(gè)變量的取值大小相接近,這樣各個(gè)變量都平等的發(fā)揮決策作用。
R語(yǔ)言中提供了相應(yīng)的函數(shù):
接下來(lái)先介紹最古老的聚類(lèi)算法——層次聚類(lèi)法
思想:
接下來(lái)介紹下類(lèi)間距離:
最短距離法:兩個(gè)類(lèi)中所有點(diǎn)距離中的最小值;
最長(zhǎng)距離法:兩個(gè)類(lèi)中所有點(diǎn)距離中的最大值;
中間距離法:取介于最小值和最大值兩者間的距離;
類(lèi)平均法:取所有距離的評(píng)價(jià)值;
重心法:類(lèi)重心(均值)之間的距離;
離差平法和法:各項(xiàng)與評(píng)價(jià)項(xiàng)之差的平方的總和;
R提供了hclust()函數(shù)做層次聚類(lèi)方法,下面舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)明下用法:
結(jié)果見(jiàn)下圖:其中的哦第一板塊的紅色劃分認(rèn)為告訴R需要分幾類(lèi)后,R自動(dòng)畫(huà)出分類(lèi)的展示:
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