聚类挖掘

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。

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。

数据流环境下的聚类算法其实蛮有意思的，适合你这种做前端又关心实时数据的开发者。CluStream这种用微簇方式做增量更新的思路，挺适合边采边的场景，像监控图、用户行为流都能派上用场。要是你用过Spark Streaming或者Flink，那搭配起来更方便，流式数据和聚类结合得刚刚好。嗯，想搞点实时预警、流数据摘要啥的，可以考虑看看里面提到的StreamCluster或者CoresStream，响应也快，代码也不复杂。

数据挖掘里的聚类算法，蛮像给一堆杂乱数据贴标签。没监督、没预设分类，全靠算法自己“看眼色”分组。你常听的 K-means、DBSCAN、层次聚类这些，其实都挺有用，尤其是数据量一大，一些算法还真挺考验性能的。像DBSCAN那种，对带噪声的数据还挺友好，密度高的就抱一团，孤零零的直接丢一边，清爽利落。哦对，如果你玩的是高维数据，可以看看SOM或Spectral Clustering，效果比传统算法靠谱多了。建议先挑熟的上手，等摸清套路再折腾那些参数敏感的，不然调参能把人劝退。

区间值聚类的数据挖掘方法，思路挺巧的，操作也不复杂。核心点就是先把数据按属性划成多个区间，每个区间用编号标记，再用常见的聚类算法搞。你要是做大数据、是分类或规则挖掘那块，这一套流程还挺实用的。嗯，它不仅跑得快，对真实场景下的数据也适配得不错。像是医疗、金融、市场这类业务用起来都蛮顺。关键是它灵活，区间怎么划你说了算，数据大也扛得住。

谱系图的聚类展示方式，挺适合做那种层级清晰的分类效果图。每一层都能看出是怎么一步步聚出来的，对应想分成几类，直接往图上一划就有答案了。实际项目里，像用户行为、市场细分这些场景还蛮常见的。 谱系聚类图的妙处在于，它不是只给你一个死板的结果，而是把整个聚类过程展开了。你想分三类？五类？只要看图，自己划分就行。嗯，不过到底分几类最合适，没个标准答案，更多是看你的需求。 图的生成背后其实就是层次聚类，常用的方法像凝聚型和分裂型两种，前者一步步合并，后者一步步拆分。可视化上，你会看到一个像树一样的结构，所以又叫树状图或谱系图。比如做个用户画像，用户之间的相似度直接从图上看，挺直观的。 代码层面不用太复杂