
不管是大數(shù)據(jù)還是數(shù)據(jù)挖掘,都離不開聚類分析,而聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中最經(jīng)典的一種算法之一,也是數(shù)據(jù)挖掘工作的基礎(chǔ),同樣也是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù)。那么什么是聚類分析呢?聚類分析能夠?yàn)槲覀儙硎裁矗烤垲愃惴ǘ加心男??下面我們就給大家介紹一下這些內(nèi)容。
首先給大家說一說什么是聚類分析,所謂聚類分析就是將物理或抽象對(duì)象的集合分組為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過程,其目的是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來分類。聚類類似于分類,但與分類的目的不同,是針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大,但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小,跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。聚類與分類的不同還在于,聚類所要求劃分的類是未知的。我們可以通過聚類分析去解決更多的數(shù)據(jù)挖掘中的問題。
由此,我們不難發(fā)現(xiàn)聚類分析的重要性了吧,就目前而言,現(xiàn)在各行各業(yè)的大數(shù)據(jù)或宏觀或微觀的任何價(jià)值發(fā)現(xiàn),無不借助于大數(shù)據(jù)聚類分析的結(jié)果,因此,數(shù)據(jù)分析和挖掘的首要問題是聚類,這種聚類是跨學(xué)科、跨領(lǐng)域、跨媒體的。大數(shù)據(jù)聚類是數(shù)據(jù)密集型科學(xué)的基礎(chǔ)性、普遍性問題。而如果要想突破認(rèn)知的話,那么就需要掌握聚類,可以這么說,聚類是挖掘大數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的第一步。
那聚類的算法都有哪些呢?聚類的算法有很多,我們首先說一說基于劃分聚類算法的內(nèi)容,基于劃分聚類的算法有很多。聚類算法中的CLARA算法在PAM的基礎(chǔ)上采用了抽樣技術(shù),能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù);k-means是一種典型的劃分聚類算法,它用一個(gè)聚類的中心來代表一個(gè)簇,即在迭代過程中選擇的聚點(diǎn)不一定是聚類中的一個(gè)點(diǎn),該算法只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù);K-Means算法的擴(kuò)展,采用簡(jiǎn)單匹配方法來度量分類型數(shù)據(jù)的相似度;k-prototypes算法就是結(jié)合了K-Means和K-Modes兩種算法,能夠處理混合型數(shù)據(jù);k-medoids就是在迭代過程中選擇簇中的某點(diǎn)作為聚點(diǎn);Focused CLARAN就是采用了空間索引技術(shù)提高了CLARANS算法的效率;PCM就是模糊集合理論引入聚類分析中并提出了PCM模糊聚類算法。
我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了很多的聚類分析知識(shí)以及聚類分析的算法內(nèi)容。文中我們提到,聚類類似于分類,但兩者的不同之處在于分類的目的不同,聚類是針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性而言的。聚類基于其跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的特性,因此它的的價(jià)值是極高的。
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