区间值聚类数据挖掘方法

距离函数在数据挖掘中扮演重要角色。一般来说，距离函数需要满足以下几个基本性质：非负性、对称性和三角不等式。

聚类的评价标准，说实话是搞无监督学习绕不开的一关。你用了KMeans，结果和别人不一样？嗯，这就是评估手段不到位的问题了。文章里讲得挺细，什么不同算法、不同初始参数都能让结果变样，确实挺真实。还有个重点：哪怕是同一个模型，只要初始条件一变，聚出来的类别也完全不是一回事。这种情况在实战里经常碰到，尤其做用户画像那种，一不注意就偏了。

这份PPT详细解释了常见的数据挖掘聚类算法，对于初学者来说非常实用。

利用多种数据挖掘算法解决聚类问题，并提供可选的聚类方式，为数据挖掘学习者提供参考。

此概述涵盖了聚类数据挖掘技术。

聚类算法在数据挖掘中扮演重要角色，主要应用于分析无类标数据，根据相似性或相异性度量标准将数据分成多个组（簇），从而揭示数据的分布。这些算法广泛应用于文本分析、数据挖掘、图像处理和市场预测等领域。聚类方法按照相似度度量可分为基于距离、密度和余弦度量的多种类型。基于距离的方法如欧几里得、曼哈顿和闵可夫距离，基于密度的方法如DBSCAN和OPTICS，适用于发现任意形状的簇并对噪声不敏感。基于余弦度量的方法适合处理符号实体复杂对象，如信息检索和文本聚类。此外，聚类方法根据被分类对象的维数可分为一维、二维和多维聚类，以及基于划分、层次、网格和模型的方法。未来，随着大数据时代的到来，聚类算法在数据分析中

当缺失值数量较少时，可以使用插入值替换空值。方法包括：1. 固定值（字段平均值、范围中间值或常数）2. 基于正态或均匀分布的随机值3. 自定义表达式（如全局变量）4. C&RT模型预测值（使用单独模型，用预测值替换空白和空值）

该方法基于相似度阈值和关联度，实现区间数据离散化，提升了算法性能，经多组数据验证，效果显著。

聚类问题并非预测性问题，其主要任务是将一组对象划分成多个组。划分的依据是该问题的核心。正如俗话所说，“物以类聚，人以群分”，因此得名为聚类。