聚类分析基本讲义目录CONTENTS• 聚类分析简介• 聚类分析的常用方法• 聚类分析的应用场景• 聚类分析的评估指标• 聚类分析的注意事项• 聚类分析的未来发展01 聚类分析简介聚类分析的定义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。它基于数据的相似性或距离度量，将相似的数据点归为一类，使得同一类内的数据点相互接近，不同类的数据点相互远离。 聚类分析的用途数据探索聚类分析可以用于初步了解未知数据集的结构和分布，帮助研究者识别数据中的模式和关系。异常检测通过将数据点聚类，可以更容易地识别异常值，因为异常值通常会形成一个单独的聚类。分类预测在某些情况下，可以将聚类用作分类任务的基础，通过将数据点分配给预先定义的类别来预测新数据的类别。包括缺失值处理、特征缩放、特征选择等，以消除数据中的噪声和异常值，并确保所有特征都在同一尺度上。数据预处理根据数据的性质和需求选择合适的聚类算法，如 K-means 、层次聚类、 DBSCAN 等。聚类算法选择通过使用各种指标（如轮廓系数、 Davies-Bouldin 指数等）评估聚类结果的优劣，以确定最佳的聚类数目和算法。聚类结果评估对聚类结果进行解释，并根据业务需求或研究目标将聚类应用于实际问题中。结果解释和应用聚类分析的步骤02 聚类分析的常用方法•· •步骤：选择 K 个中心点，将数据分配给最近的中心点，然后重新计算中心点位置，重复此过程直到中心点位置收敛。•应用场景：如市场细分、客户分群等。•特点：简单、快速，适用于大数据集，但需要预先确定 K 值，且对初始中心点敏感。 一种迭代的聚类算法，通过最小化每个聚类内的平方距离之和来对数据进行分类。K-means 聚类层次聚类• 步骤：开始时每个点自成一个群集，然后逐渐合并最相似的群集，直到最后只剩下一个群集或满足某个终止条件。• ·根据数据的相似性或距离将数据点连续聚集在一起形成树状图。• 特点：可以生成不同层次的聚类，不需要预先设定 K 值，但计算量大，速度慢。• 应用场景：如谱系图、社交网络分析等。•应用场景：如异常检测、图像分割等。•特点：能够发现任意形状的聚类，对噪声点有较好的鲁棒性，但需要设定邻域半径和最小点数阈值。•步骤：对每个点，如果其邻域内的点数量超过某个阈值，则标记为核心点，并进一步搜索其邻域内的点，形成聚类。 一种基于密度的聚类算...
