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數(shù)據(jù)挖掘之聚類分析詳解（二）
2019-01-16
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在上一篇文章中我們給大家介紹了聚類分析的知識(shí)以及聚類分析中的部分算法。當(dāng)然，這些算法都是需要我們掌握的，在這篇文章中我們繼續(xù)給大家講解數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析的算法，希望能夠給大家?guī)韼椭?


聚類算法有很多，在這里我們給大家講講基于層次聚類算法內(nèi)容，而基于層次的聚類算法有很多，聚類算法中的SBAC算法在計(jì)算對(duì)象間相似度時(shí)，考慮了屬性特征對(duì)于體現(xiàn)對(duì)象本質(zhì)的重要程度，對(duì)于更能體現(xiàn)對(duì)象本質(zhì)的屬性賦予較高的權(quán)值；而BIRCH算法利用樹結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，葉結(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)一個(gè)聚類，用中心和半徑表示，順序處理每一個(gè)對(duì)象，并把它劃分到距離最近的結(jié)點(diǎn)，該算法也可以作為其他聚類算法的預(yù)處理過程；BUBBLE算法則把BIRCH算法的中心和半徑概念推廣到普通的距離空間；BUBBLE-FM算法通過減少距離計(jì)算次數(shù)，提高了BUBBLE算法的效率；CURE就是采用抽樣技術(shù)先對(duì)數(shù)據(jù)集D隨機(jī)抽取樣本，再采用分區(qū)技術(shù)對(duì)樣本進(jìn)行分區(qū)，然后對(duì)每個(gè)分區(qū)局部聚類，最后對(duì)局部聚類進(jìn)行全局聚類；ROCK也采用了隨機(jī)抽樣技術(shù)，該算法在計(jì)算兩個(gè)對(duì)象的相似度時(shí)，同時(shí)考慮了周圍對(duì)象的影響；CHEMALOEN首先由數(shù)據(jù)集構(gòu)造成一個(gè)K-最近鄰圖Gk ,再通過一個(gè)圖的劃分算法將圖Gk 劃分成大量的子圖,每個(gè)子圖代表一個(gè)初始子簇,最后用一個(gè)凝聚的層次聚類算法反復(fù)合并子簇，找到真正的結(jié)果簇。這些算法在數(shù)據(jù)挖掘中都是十分常見的。


下面我們給大家講講基于密度聚類算法，基于密度聚類算法相對(duì)要少一些，基于密度聚類算法中的OPTICS算法結(jié)合了聚類的自動(dòng)性和交互性，先生成聚類的次序，可以對(duì)不同的聚類設(shè)置不同的參數(shù)，來得到用戶滿意的結(jié)果；而FDC算法通過構(gòu)造k-d tree把整個(gè)數(shù)據(jù)空間劃分成若干個(gè)矩形空間，當(dāng)空間維數(shù)較少時(shí)可以大大提高DBSCAN的效率。而DBSCAN算法是一種典型的基于密度的聚類算法，該算法采用空間索引技術(shù)來搜索對(duì)象的鄰域，引入了“核心對(duì)象”和“密度可達(dá)”等概念，從核心對(duì)象出發(fā)，把所有密度可達(dá)的對(duì)象組成一個(gè)簇；GDBSCAN算法通過泛化DBSCAN算法中鄰域的概念，以適應(yīng)空間對(duì)象的特點(diǎn)。


在這篇文章中我們給大家講述了很多的聚類分析算法的內(nèi)容，聚類分析算法的內(nèi)容有很多，我們由于篇幅原因就給大家介紹到這里了，在下期的文章中我們繼續(xù)給大家講述聚類分析的知識(shí)。

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