热线电话：13121318867

登录
首页精彩阅读基础篇：数据挖掘的聚类算法和优势
基础篇：数据挖掘的聚类算法和优势
2015-11-28
收藏

基础篇：数据挖掘的聚类算法和优势


比较分类算法的话，大概考虑这几个维度：时间空间复杂度，鲁棒性，参数敏感性，处理不规则形状，适合的类数量，类间差异（范围大小，样本个数，形状差异）

可以参照一下sklearn网站给出的列表：2.3. Clustering

<a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>数据挖掘</a>

<a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>数据挖掘</a>

除了这些聚类方法以外，统计老师讲过一些传统的聚类方法，归属于系统聚类的范畴，先定义观测间的距离和类之间的距离计算方法，然后按照距离把最接近的两个观测（类）合并，直到合并成一个大类为止。

最短距离法：

类间距为两类中最近观测的距离。
不限制类形状，对拉长的分布效果好，会删除边缘的观测点

最长距离法：

类间距为两类中最远观测的距离。
倾向于产生直径相等的类，易受异常值影响。

中间距离法：

类间距为最长距、最短距、类内距离的加权。

重心法：

类间距为两类重心之间的距离
对奇异值稳健

类平均法：

类间距为两类观测之间距离的平均值。
倾向于先合并方差小的类，偏向于产生方差相同的类。

离差平方和法：

将合并后类内方差最小的两类合并
倾向于产生数量相等的两类，对异常值敏感

密度估计：

较远的距离设为无穷。较近的两个样本，距离与局部密度成反比。
适用于不规则形状类，不适用样本数太少。

两阶段密度估计：

用密度估计计算距离，再用最短距离法聚类。
普适性较强

除了以上这些常见方法，值得一提的是去年发在science上的算法 fast search and find of density peaks. 这个方法克服了DBSCAN中不同类的密度差别大，邻域范围难以设定的问题，非常鲁棒，看起来棒棒的。

ps：如果希望聚的效果好，距离度量方法有时候比聚类方法更重要。

CDA学员免费下载查看报告全文：2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试教材；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试题库；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA院校合作，点击>>> “院校合作” 了解咨询CDA院校合作；

数据挖掘

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇图论在大数据分析中的作用！
下一篇CDA认证再升一档！与国家共同推进大数据人才培养标准教育事业！
数据分析师考试动态
CDA报考指南
数据分析学习
数据分析师资讯
更多

CDA教育闭环

常见问题

关于我们

CDA数据分析师公众号

  • CDA数据分析师公众号

CDA考试中心小程序

  • CDA考试中心服务号

CDA数据分析师App下载

  • CDA数据分析师App下载
Copyright © 2015-2021, www.cda.cn All Rights Reserved. CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司) 版权所有 京ICP备11001960号-9 京公网安备 11010802034615号 经营许可证编号：京B2-20210330
联系电话：13321103290 (微信同号)

OK
客服在线
立即咨询
客服在线
立即咨询