第7章聚类分析补充xs.doc

一、1.案例 2.概念 3.欧几里得距离介绍 4.k平均聚类算法二、1.案例 2.其他距离 3.k平均聚类算法 4.孤立点案例1. 8*2 的数据矩阵ab12102253844585756647128492. 相异度矩阵0.0 5.0 0.0 8.5 6.1 0.0 3.6 4.2 5.0 0.0 7.1 5.0 1.4 3.6 0.0 7.2 4.1 2.0 4.1 1.4 0.0 8.1 3.2 7.3 7.2 6.7 5.4 0.0 2.2 4.5 6.4 1.4 5.0 5.4 7.6 0D(2,1)=D(3,1)=1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括： k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application), CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search). FCM 划分方法 : 把具有 n 个对象的数据库 D 构造成具有 k 个簇的集合的划分 给定 k ，找出有 k 个簇的一个划分使得所选择的划分准则最优 全局最优 : 穷举所有可能的划分 启发式方法 : k- 平均算法和 k- 中心点算法 k- 平均算法 (MacQueen67): 每个簇用簇的中心表示 k- 中心点算法或围绕中心点的划分 PAM (Partitionaround medoids) (Kaufman & Rousseeuw87): 每一个簇用接近聚类中心的一个对象表示K- 平均聚类算法给定 k, k- 平均算法由以下四步来完成 : （1） 把对象划分为 k 个非空的子集 （2） 随机的选择一些种子点作为目前划分的簇的质心。质心是簇的中心（平均点） （3） 把每一个对象赋给最近的种子点（质心） （4） 计算每个簇的质心。（5） 重复第三步，直到没有新的分配ab初始点112100.0 5.0 8.5 3.6 7.1 7.2 8.1 2.2 初始点24583.6 4.2 5.0 0.0 3.6 4.1 7.2 1.4 初始点36647.2 4.1 2.0 4.1 1.4 0.0 5.4 5.4 0.0 4.1 2.0 0.0 1.4 0.0 5.4 1.4 12345678归属16646664每个点到初始点i 的距离第一轮计算的结果初始点112101初始点24584,8初始点36642,3,5,6,7新的质心产生第二轮次计算的结果new112100.0 5.0 8.5 3.6 7.1 7.2 8.1 2.2 new24,84.58.52.9 4.3 5.7 0.7 4.3 4.7 7.4 0.7 new32,3,5,6,74.846.6 3.0 3.2 4.0 2.4 1.2 4.3 5.1 0.0 3.0 3.2 0.7 2.4 1.2 4.3 0.7 12345678归属new13323332每个点到新质心 的距离第一轮计算的结果new12101New24.58.54,8New34.842,3,5,6,7每个点的归属簇，没有发生变化第二种方案，选取不同的初始点初始点17128.1 3.2 7.3 7.2 6.7 5.4 0.0 7.6 初始点24583.6 4.2 5.0 0.0 3.6 4.1 7.2 1.4 初始点36647.2 4.1 2.0 4.1 1.4 0.0 5.4 5.4 3.6 3.2 2.0 0.0 1.4 0.0 0.0 1.4 12345678初始点21323312new12,7373.2 2.2 5.8 2.2 4.5 4.2 5.4 2.2 new21,4,83.7 91.9 4.3 6.6 1.7 5.2 5.5 7.5 0.3 new33,5,674.33 7.6 5.0 1.1 4.2 0.7