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用于数据挖掘的聚类算法有哪些,各有何优势?

1、数据预处理的艺术/通过数据简化技术（如BIRCH），可以扩展聚类算法的应用。频域分析（如DFT）和降维方法（如PCA、SVD）是处理大数据的得力助手，而如MDS的PCA扩展虽然常见，但在非线性特征的挖掘上，流形学习（ISOMAP、LLE、MVU）更显威力，谱聚类就是其中的佼佼者。

2、标准化/归一化都是对变量进行scale的数据预处理基本方法，是否采用或采用哪种，完全取决于你使用的数据分析处理算法的需求。此类预处理主要有两个目的，一是使变量间尺度接近，避免出现计算误差或影响如距离之类度量的均衡性。二是使各变量值或样本矢量的度量值在算法要求的区间内。

3、C5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 The k-means algorithm 即K-Means算法k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k n。

4、K-Medians，虽然对异常值有抵抗性，但计算成本相对较高。它的优势在于稳定，但灵活性有限，尤其在处理复杂数据集时。Mean-Shift，通过自动发现簇数和依赖窗口半径的动态过程，寻找数据中的密度峰值，为非结构化数据聚类提供了一种独特的方法。

5、在数据挖掘的世界里，聚类算法就像一座桥梁，将无标签的数据转化为有意义的模式。我们首先区分有监督与无监督的聚类方法。

数据挖掘干货总结(四)--聚类算法

层次化聚类算法 又称树聚类算法，透过一种层次架构方式，反复将数据进行分裂或聚合。典型的有BIRCH算法，CURE算法，CHAMELEON算法，Sequence data rough clustering算法，Between groups average算法，Furthest neighbor算法，Neares neighbor算法等。

数据预处理的艺术/通过数据简化技术（如BIRCH），可以扩展聚类算法的应用。频域分析（如DFT）和降维方法（如PCA、SVD）是处理大数据的得力助手，而如MDS的PCA扩展虽然常见，但在非线性特征的挖掘上，流形学习（ISOMAP、LLE、MVU）更显威力，谱聚类就是其中的佼佼者。

根据特征的不同，我们聚类会分为【苹果、香蕉、猕猴桃】为水果的一类，和【手机、电话机】为数码产品的一类。而分类的话，就是我们在判断“草莓”的时候，把它归为“水果”一类。

K-Means，这一经典的无监督学习算法，凭借其简单易用的特性，在数据挖掘和机器学习中占据着重要地位。它的核心理念是将数据划分为K个紧密且内部差异小的子集，每个子集之间则有明显区别，以最小化总误差平方和（SSE）为目标。

常用的聚类方法有哪几种??

1、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。基于密度的方法，基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。

2、常用的聚类方法有以下几种：k-mean聚类分析：适用于样本聚类；分层聚类：适用于对变量聚类；两步聚类：适用于分类变量和连续变量聚类；基于密度的聚类算法；基于网络的聚类；机器学习中的聚类算法。以上就是常用的聚类方法。

3、常见的聚类分析方法有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。 （一）系统聚类法 系统聚类法的主要步骤有：数据标准化、相似性统计量计算和聚类。 数据标准化 在聚类分析中，聚类要素的选择是十分重要的，它直接影响分类结果的准确性和可靠性。在地下水质量研究中，被聚类的对象常常是多个要素构成的。

4、聚类是把对象或样本的集合分组成多个簇的过程，使同一个组中的对象具有较高的相似度，而不同类的对象差别较大。常见的聚类方法包括基于划分的方法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法和模糊聚类等。

5、代表算法有：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法；模型算法 基于模型的方法（model-based methods），基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。这样一个模型可能是数据点在空间中的密度分布函数或者其它。

6、聚类分析计算方法主要有： 层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。