聚类和判别分析课件CONTENTS•聚类分析概述•聚类算法介绍•判别分析概述•判别分析算法介绍•聚类与判别分析的对比与联系•案例分析与实践01聚类分析概述定义与目的定义聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的对象按照它们的相似性或相关性分组，使得同一组（即聚类）内的对象尽可能相似，而不同组之间的对象尽可能不同。目的聚类分析的目的是帮助我们更好地理解数据的结构，识别出隐藏在大量数据中的模式和趋势，以及进行数据预处理和降维等。聚类方法分类基于距离的方法基于层次的方法通过构建层次结构进行聚类，如AGNES和DIANA算法。根据对象之间的距离进行聚类，如K-means算法。01020304基于密度的方法基于模型的方法根据数据点的密度进行聚类，如DBSCAN算法。为每个聚类假设一个模型，然后寻找数据的最佳拟合模型，如EM算法。聚类分析的应用场景数据挖掘图像处理在大数据集中发现有用的模式和趋势。对图像进行聚类以实现图像分割和图像识别。文本分析生物信息学对文本数据进行聚类以实现主题在基因表达数据中识别出相似的建模和情感分析。基因模式。02聚类算法介绍K-means算法一种常见的无监督学习方法，通过迭代将数据划分为K个集群。K-means算法以K为参数，将N个对象划分为K个集群。每个对象被分配给最近的均值（即中心点）所在的集群，然后更新每个集群的均值。这个过程不断重复，直到达到收敛条件。DBSCAN算法一种基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的集群。DBSCAN算法通过检查每个点的邻域来工作，将密度足够大的区域划分为集群。它能够识别并处理异常值，并能够发现任意形状的集群。层次聚类算法一种自底向上的聚类方法，通过不断合并小集群来形成大集群。层次聚类算法从每个对象作为一个单独的集群开始，然后不断合并最接近的集群，直到达到所需的集群数量或满足其他停止条件。基于密度的聚类算法一种聚类方法，根据对象的密度和空间分布进行聚类。基于密度的聚类算法通过识别和连接密度足够大的区域来创建集群。这种方法能够发现任意形状的集群，并能够识别噪声和异常值。03判别分析概述定义与目的定义判别分析是一种统计方法，用于根据已知分类的观测值，构建一个或多个函数，以实现分类预测或评估。目的通过判别分析，可以根据已知分类的观测值，预测新观测值的分类或者评估新观测值属于某一类的概率。判别分析的分类线性判别分析（LDA）010203通过构建线性组合，将高维数据投影到低维空间，使得同类观测值尽可能接近，不同类观测值尽可能分离。非线性判别分析（NLDA）通过非线性映射函数，将高维数据映射到低维特征空间，以实现更好的分类效果。支持向量机（SVM）一种基于统计学习理论的分类方法，通过找到一个超平面，使得该超平面可以最大化地将不同类观测值分隔开。判别分析的应用场景生物信息学金融市场细分在基因表达谱分析、疾病诊断和药物研发等领域，判别分析可用于识别疾病相关基因、预测疾病发生风险和评估药物疗效。在信用评分、风险评估和股票分类等领域，判别分析可用于预测客户违约风险、评估投资组合风险和预测股票价格走势。在市场营销领域，判别分析可用于市场细分、目标客户定位和营销策略制定，帮助企业更好地了解客户需求和市场趋势。04判别分析算法介绍线性判别分析（LDA）总结词线性判别分析是一种经典的判别分析方法，通过投影将高维数据降维到低维空间，使得同类数据尽可能聚集，不同类数据尽可能分离。详细描述LDA通过最大化类间散度矩阵和最小化类内散度矩阵之间的差异来寻找最佳投影方向。它将数据投影到低维空间，使得同类数据在投影后尽可能接近，不同类数据尽可能远离。朴素贝叶斯分类器总结词朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。它通过计算每个类别的概率来预测样本所属类别。详细描述朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，基于这个假设计算每个类别的概率。它通过最大化后验概率来预测样本所属类别。在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有广泛应用。支持向量机（SVM）总结词支持向量机是一种有监督学习算法，用于分类和回归分析。它通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边...
