聚类分析与判别分析课件VIP免费

聚类分析与判别分析课件2023-2026ONEKEEPVIEWREPORTING目录CATALOGUE•聚类分析概述•K-means聚类分析•DBSCAN聚类分析•判别分析概述•线性判别分析•支持向量机判别分析聚类分析概述PART01聚类分析是一种无监督学习方法，通过将数据集划分为若干个聚类，使得同一聚类内的数据尽可能相似，不同聚类间的数据尽可能不同。聚类分析旨在揭示数据的内在结构，帮助我们更好地理解数据的分布和特征。定义与目的目的定义聚类方法分类基于距离的聚类根据数据点之间的距离进行聚类，常见的算法有K-means、层次聚类等。基于密度的聚类根据数据点的密度进行聚类，将密度相连的区域划分为同一聚类，常见的算法有DBSCAN、OPTICS等。基于模型的聚类根据某种模型进行聚类，将数据点分配给模型参数最接近的聚类，常见的算法有EM算法、高斯混合模型等。在图像分割、目标检测等领域中，聚类分析可用于将像素或特征点划分为不同的区域或对象。图像处理在文本分类、主题建模等任务中，聚类分析可用于将文档或句子划分为不同的主题或类别。文本挖掘在社交网络分析中，聚类分析可用于发现社区结构，将用户划分为不同的群体或社群。社交网络分析在基因表达分析、蛋白质功能分类等生物信息学领域中，聚类分析可用于发现生物过程的模式和规律。生物信息学聚类分析的应用场景K-means聚类分析PART02质心更新在每次迭代中，算法会重新计算每个聚类的质心，并将其作为新的聚类中心。迭代过程K-means算法通过迭代过程不断优化聚类结果，将数据点划分为K个聚类，使得每个数据点与其所在聚类的质心之间的距离之和最小。聚类划分根据新的质心，算法将数据点重新分配到最近的聚类中，直到聚类中心不再发生变化或达到预设的迭代次数。算法原理迭代优化重复步骤3和4，直到聚类中心不再发生变化或达到预设的迭代次数。更新质心重新计算每个聚类的质心，将其作为新的聚类中心。分配数据点根据距离计算，将每个数据点分配到最近的质心所在的聚类中。确定K值选择合适的K值是关键，通常根据实际问题和数据规模进行选择。初始化质心随机选择K个数据点作为初始质心。算法步骤数据准备选择一个合适的数据集，并进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理、特征缩放等。K值选择根据实际问题和数据规模，选择合适的K值。初始化质心随机选择K个数据点作为初始质心。分配数据点根据距离计算，将每个数据点分配到最近的质心所在的聚类中。更新质心重新计算每个聚类的质心，将其作为新的聚类中心。可视化结果将聚类结果进行可视化展示，以便更好地理解聚类的分布和特征。实例演示DBSCAN聚类分析PART03基于密度的聚类方法，通过寻找高密度区域，将相邻的、密度相连的点划分为同一簇。密度聚类核心点与边界点聚类簇的形成定义核心点为邻域内至少有MinPts个点的点，其他点为边界点。通过核心点向外扩张，将满足密度的点归入相应簇，直到达到终止条件。030201算法原理扩展簇查找当前核心点的邻域内的未访问点，如果满足密度要求，则将其标记为已访问并加入当前簇。返回结果返回所有形成的簇。迭代扩展重复步骤2，直到当前簇内所有点都已访问。初始化选择一个核心点作为起始点，标记为已访问。算法步骤数据集使用二维数据集进行演示，如二维平面上的散点数据。参数设置设置MinPts为3，即至少需要3个点形成一个密度区域。执行过程从第一个核心点开始，逐步扩展簇，直到所有点都被访问和分类。结果展示展示聚类结果，每个簇用不同颜色表示，并标注出各个簇的名称或标签。实例演示判别分析概述PART04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，构建分类函数，从而对新观测值进行分类。目的通过已知分类的观测值，找出不同类别之间的差异，建立分类规则，以便对未知分类的观测值进行分类。定义与目的假设不同类别之间的数据分布有线性关系，通过找到一个线性组合，使得同类数据尽可能聚集，不同类数据尽可能分离。线性判别分析（LDA）当不同类别之间的数据分布存在非线性关系时，使用非线性映射函数将原始特征转换到高维空间，再在高维空间中进行线性判别分析。非线性判别分析（NLDA）判别分析的分类判别分析的应用场景用于基因分类...