系统聚类

本视频讲解基于王斌会《多元统计分析及 R 语言建模》第 7 章第 2 节聚类分析，重点介绍系统聚类法（层次聚类法）中的最短距离法、最长距离法和 Ward 法的比较，以及基于中心化和标准化数据的相关算例。

系统聚类的基本性质之一是单调性。所谓单调性指的是在系统聚类法中，随着并类过程的进行，距离逐渐减小。除了中间距离法和重心法外，大多数系统聚类方法都具有这种性质。

该算法使用协方差矩阵计算总类内离散度矩阵，并利用本征分解求取最大特征值对应的特征向量，将原始数据投影到可分类特征空间中。通过排序特征值，选择最大特征值对应的特征向量构成变换矩阵，将原始数据转换到新的特征空间，实现聚类。

模糊聚类是一种在数据分析中广泛应用的技术，特别是在推荐系统中发挥着重要作用。它通过处理复杂的用户偏好数据，能够有效提高推荐的精度和个性化程度。模糊聚类模型不仅仅局限于传统的数据分类，而是在大数据背景下，通过更加灵活和智能的算法，实现了对用户行为的更加精细化分析和挖掘。

δ-开放集的聚类思路还蛮有意思的，尤其适合那种形状不规则、数据分布不太平均的复杂数据集。你只要输入一个δ值，它就能帮你把数据切得细致，还能自动识别噪声点，挺智能的。 不光能高维数据，在 Olivetti 人脸数据库上的表现也不错。比起那些只能球形簇的传统方法，比如 K-means，它更像是“拓扑流派”的聚类方式，玩法不一样。 哦对了，它还有个升级版，能搞定那种密度差别大的数据集。如果你平时喜欢玩模式识别、数据挖掘、聚类这一类的算法实验，可以试试它，是在人脸、图像、或者非结构化数据时。 有需要的话，下面这些资源你也可以顺手看看，有代码也有讲义，挺全的： 聚类工具-MATLAB 模式识别应用

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

利用(DE)算法开发的混合聚类系统，用于设置有效的初始状态和不同成对距离。技术进步引领下，此系统在聚类应用中展现出卓越性能。

聚类基准数据信息-数据集挺适合做聚类研究，尤其是像你这种做数据的，应该会觉得蛮实用。它包含了 5000 个向量和 15 个高斯聚类，重叠度刚好合适，能让你比较精准地测试聚类算法的效果。如果你对高斯混合模型什么的有兴趣，肯定会觉得它有价值。对了，里面的数据集是二维的，挺容易上手的。如果你正在找这样的数据集，应该是挺不错的选择。 此外，如果你在使用过程中有些技术上的需求，这里有不少相关的资源可以参考。比如，Matlab 开发自定义二维高斯生成，或者你可以试试Matlab中的二维混合高斯分布的期望最大化算法，这些都可以你更好地进行数据。更多资源可以参考后面的相关链接，都会对你进一步的研究有所。

该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法，全面比较了各种算法的优点和局限性。

探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。