聚类分析实例.docx
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1、k-means聚类”数据分析、数据挖掘一、概要分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所为待分类项都有个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海好数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,那么代价非常大,这时候可以考虑使用聚聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依帙颈定义的类和类标号的训练实例本文介绍一种常见的聚类卯法k均值和k中心点聚类,最后会举一个实例:应用聚类方法试图解决个在体育界大家颇具争议的问题中国男足近儿年在亚洲到底处丁几流水平.二、聚类问题所谓聚类问题,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个可观察属性,使用某种算
2、法将D划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高.其中每个子集叫做一个镇.与分类不同,分类是例如式学习,要求分类前明确各个类别,并断言每个元素映射到一个类别,而聚类是观察式学习,在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量,是无监督学习的一种。I1.前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据库技术和市场营销等领域,相应的郛法也非常的多。本文仅介绍一种最简雌的聚类算法一一k均值(k-means)驻法。三、概念介绍区分两个概念:hardc1.ustering:一个文档要么属于类w,要么不属F类w,即文档对确定的类W是二值的1或O.softc1.ustering:
3、一个文档可以屈于类w1,同时也可以屈于w2,而且文档屈于一个类的值不是。或1,可以是0.3这样的小数.K-Means就是一种hardc1.ustering,所谓K-means里的K就是我们要事先指定分类的个数,即K个。k-means算法的流程如下:1)从N个文档随机选取K个文档作为初始质心2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类3)Ui计算已经得到的各个类的质心4)迭代23步直至满足既定的条件,算法结束在K-means算法里所有的文档都必须向量化,n个文档的质心可以认为是这n个向量的中心,计算方法如下:R(3)=2Jf这里参加个方差RSS的概念:RSSk=E-M2我
4、必KRSS=ERSSkJt=IRSSk的值是类k中每个文档到质心的距离,RSS是所有k个类的RSS值的和。算法结束条件:1)给定一个迭代次数,到达这个次数就停止,这好似不是一个好建议.2) k个顺心应该到达收敛,即第n次计算出的n个质心在第n+1次迭代时候位置不变。3) n个文档到达收敛,即第n次计算出的n个文档分类和在第n+1次迭代时候文档分类结果相同.4;RSS值小F一个阀值,实际中往往把这个条件结合条件1使用回过头用RSS讨论质心的计算方法是否合理M=E-2=1.,(vm-xm)2f7W=I=E2(vm-xm)我4(RSSkHRSS-加,”为r取得RSS的极小值,RSS对质心求偏导数应该
5、为0,所以得到质心(3)=3平可见,这个质心的选择是符合数学原理的。K-mea11s方法的缺点是聚类结果依赖于初始选择的几个质点位也,看下面这个例子:3dd曲2-XI-X办5成0IF_II_01234如果使用2-means方法,初始选择d2和d5那么得到的聚类结果就是d1.,d2.d3d4.d5,d6,这不是一个合理的聚类结果解决这种初始种子问题的方案:D去处一些游离在外层的文档后再选择2)多项选择一些种子,取结果好的(RSS小)的K个类继续算法3)用以次聚类的方法选择种子。我认为这不是一个适宜的方法,因为对初始N个文档进行层次聚类代价非常高。以上的讨论都是基丁K是的,但是我们怎么能从随机的文
6、档集合中选择这个k呢?我们可以对k去1N分别执行k-means.得到RSS关于K的函数下列图:0966OS-Ocxn&g?IOUJn;*&当RSS由显著下降到不是那么显著下降的K值就可以作为最终的K,如图可以选择4或9四、算法及例如k均值算法的计算过程非常直观;1、从D中机取k个元素,作为k个兼的各自的中心.2、分别计算朝下的元*到k个焦中心的相鼻度,将这整元素分别划归到相鼻度量低的袋.3、根据聚类结果,皆计算k个各自的中心,计算方法是取修中所有元素各自罐度的算术平均数.4、将D中全部元素按照新的中心工新聚类.5、AM4步,直到聚类结果不再变化.6、将结果出.由于算法比拟R.观,没有什么可以过
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