数据挖掘中的聚类分析综述

层次聚类 传统的层次聚类 非传统的树状图 传统的树状图

聚类分析是数据挖掘中关键的技术，它能将具有相似特征的数据点归类。聚类算法应具备以下特性：处理不同类型属性、可扩展性、高维数据处理能力、任意形状簇发现能力、孤立点处理能力、数据顺序不敏感性、先验知识依赖性、结果可解释性、约束条件聚类。常用的聚类方法包括：划分法、层次法、密度法、网格法和模型法。

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。

经过若干合并步骤后，初始数据点被合并为若干簇，如C1、C2、C3、C4、C5。这一过程基于接近度矩阵进行操作，优化数据挖掘算法中的聚类分析效果。

当前存在许多聚类算法，详细介绍了基础算法，并探讨了基于这些算法的最新发展对数据挖掘的影响。

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

聚类分析是数据建模中简化数据的一种方法，作为多元统计分析的主要分支之一，它已被广泛研究多年。从机器学习的角度看，聚类是一种无监督学习过程，用于发现隐藏在数据中的模式。在实际应用中，聚类分析是数据挖掘的核心任务之一，高效处理大型数据库和数据仓库。

聚类分析是根据事物的属性将其聚集成类别，以最大化类内相似性和最小化类间相似性。数据挖掘要求聚类具备可伸缩性，能够处理不同类型的属性，并发现任意形状的聚类。SPSS-Clementine应用在此过程中起到关键作用，帮助用户减少领域知识输入的需求，同时提高对噪声数据的处理能力。

聚类分析是将对象分配到不同的簇中，以使同一簇内的对象相似，不同簇间的对象则不相似。WEKA的“Explorer”界面提供了多种聚类分析工具，包括支持分类属性的K均值算法SimpleKMeans，分类属性的DBSCAN算法DBScan，基于混合模型的EM算法，K中心点算法FathestFirst，基于密度的OPTICS算法，概念聚类算法Cobweb，以及基于信息论的聚类算法sIB。另外，XMeans算法能够自动确定簇的个数，但不支持分类属性。