非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法之聚類分析課件目錄contents聚類分析簡介聚類分析的基本原理常見的聚類分析方法聚類分析的評估指標(biāo)聚類分析的優(yōu)缺點(diǎn)聚類分析的未來展望01聚類分析簡介聚類分析是一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于將數(shù)據(jù)集中的對象按照相似性進(jìn)行分類。它通過將具有相似特征的對象歸為同一類，將不同類的對象區(qū)分開來，從而揭示數(shù)據(jù)集中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式。聚類分析不依賴于預(yù)先定義的標(biāo)簽或類別，而是通過計(jì)算對象之間的相似度來進(jìn)行分類。聚類分析的定義

聚類分析的分類基于距離的聚類根據(jù)對象之間的距離進(jìn)行聚類，常見的算法有K-means、層次聚類等。基于密度的聚類根據(jù)對象之間的密度進(jìn)行聚類，將密度較高的區(qū)域劃分為一類，常見的算法有DBSCAN、OPTICS等。基于模型的聚類根據(jù)某種模型進(jìn)行聚類，將數(shù)據(jù)擬合到模型中，常見的算法有EM算法、高斯混合模型等。圖像處理文本挖掘社交網(wǎng)絡(luò)分析生物信息學(xué)聚類分析的應(yīng)用場景01020304用于圖像分割、目標(biāo)檢測等任務(wù)，將相似的圖像區(qū)域歸為同一類。用于文本分類、主題建模等任務(wù)，將相似的文本歸為同一類。用于社區(qū)發(fā)現(xiàn)、用戶畫像等任務(wù)，將相似的用戶歸為同一類。用于基因分類、疾病診斷等任務(wù)，將相似的基因或病例歸為同一類。02聚類分析的基本原理距離度量根據(jù)點(diǎn)之間的直線距離計(jì)算，適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)。通過測量兩個(gè)向量之間的角度來計(jì)算相似度，適用于文本和語義數(shù)據(jù)。衡量兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系，適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)。計(jì)算一個(gè)網(wǎng)格中兩點(diǎn)之間的絕對距離，適用于離散型數(shù)據(jù)。歐氏距離余弦相似度皮爾遜相關(guān)系數(shù)曼哈頓距離將相似的樣本聚集在一起，使類內(nèi)距離最小化。最小化類內(nèi)距離最大化類間距離密度聚類將不相似或差異大的樣本分離開，使類間距離最大化。基于密度的聚類方法，將密度相近的樣本聚為一類。030201聚類準(zhǔn)則函數(shù)結(jié)果評估通過評估指標(biāo)對聚類結(jié)果進(jìn)行評估，如輪廓系數(shù)、Davies-Bouldin指數(shù)等。聚類執(zhí)行通過算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，生成聚類結(jié)果。參數(shù)設(shè)置根據(jù)所選的聚類算法設(shè)置合適的參數(shù)，如簇的數(shù)量、距離閾值等。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和規(guī)范化等步驟，以提高聚類的準(zhǔn)確性和效率。聚類算法選擇根據(jù)數(shù)據(jù)類型和聚類需求選擇合適的聚類算法，如K-means、層次聚類、DBSCAN等。聚類算法的步驟03常見的聚類分析方法一種簡單且常用的聚類方法，通過迭代過程將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)集群。K-means算法首先隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心，然后迭代地將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給最近的聚類中心，并重新計(jì)算每個(gè)聚類的中心，直到聚類中心不再變化或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。K-means聚類一種基于密度的聚類方法，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的集群。DBSCAN通過檢查每個(gè)點(diǎn)的鄰域來工作，將密度足夠大的區(qū)域劃分為集群，并能夠識別出噪聲點(diǎn)。為了確定一個(gè)點(diǎn)的鄰域，需要設(shè)置兩個(gè)參數(shù)：鄰域半徑ε和最小點(diǎn)數(shù)MinPts。DBSCAN聚類一種基于距離的聚類方法，通過構(gòu)建和分解層次結(jié)構(gòu)來發(fā)現(xiàn)集群。層次聚類有兩種類型：凝聚的和分裂的。凝聚層次聚類從每個(gè)單獨(dú)的對象作為一個(gè)集群開始，然后逐漸合并最接近的集群；而分裂層次聚類則相反，它從一個(gè)大集群開始，然后逐漸分裂成更小的集群。層次聚類通過識別和連接密度足夠大的區(qū)域來創(chuàng)建集群。基于密度的聚類方法能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的集群，并且對噪聲和異常值具有較強(qiáng)的魯棒性。這種方法的一個(gè)著名例子是DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）。基于密度的聚類基于網(wǎng)格的聚類通過將數(shù)據(jù)空間劃分為有限數(shù)量的網(wǎng)格來創(chuàng)建集群。基于網(wǎng)格的聚類方法通常比基于密度的聚類方法更快，因?yàn)樗鼈儾恍枰?jì)算所有點(diǎn)之間的距離。這種方法的一個(gè)著名例子是STING（StatisticalInformationGrid）。04聚類分析的評估指標(biāo)0102外部指標(biāo)互信息（MutualInformation）：衡量兩個(gè)聚類結(jié)果之間的信息重疊程度，值越大表示聚類效果越好。調(diào)整蘭德指數(shù)（AdjustedRandIndex）：用于比較兩個(gè)聚類結(jié)果，值越接近1表示聚類效果越好。內(nèi)部指標(biāo)輪廓系數(shù)（SilhouetteCoefficient）：衡量同一聚類內(nèi)的樣本緊密程度，值越接近1表示聚類效果越好。DB指數(shù)（Davies-BouldinIndex）：衡量聚類內(nèi)部的方差與不同聚類之間的距離之比，值越小表示聚類效果越好。VS重抽樣評估（ResamplingEvaluation）：通過多次隨機(jī)抽樣來評估聚類結(jié)果的穩(wěn)定性，穩(wěn)定性越高表示聚類效果越好。時(shí)間序列評估（TimeSeriesEvaluation）：將聚類結(jié)果與時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，以評估聚類結(jié)果的穩(wěn)定性。穩(wěn)定性指標(biāo)05聚類分析的優(yōu)缺點(diǎn)聚類分析是一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它不需要預(yù)先標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的未知模式和結(jié)構(gòu)。無監(jiān)督性通過聚類分析，可以將數(shù)據(jù)劃分為具有相似性的組或簇，從而揭示數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)聚類結(jié)果通常具有很高的可解釋性，可以直觀地理解數(shù)據(jù)的分布和特征。高可解釋性對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，聚類分析通常具有較高的計(jì)算效率和可擴(kuò)展性。高效性優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)對初始參數(shù)敏感許多聚類算法需要預(yù)先設(shè)定簇的數(shù)量或其他參數(shù)，而這些參數(shù)的選擇可能對聚類結(jié)果產(chǎn)生重大影響。易受噪聲和異常值影響聚類分析對噪聲和異常值敏感，這些值可能會影響聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性。對數(shù)據(jù)規(guī)模和分布敏感聚類分析的性能可能受到數(shù)據(jù)規(guī)模和分布的影響，對于具有特定規(guī)模和分布的數(shù)據(jù)集，可能需要調(diào)整算法參數(shù)以獲得最佳效果。可解釋性問題對于某些復(fù)雜的聚類結(jié)果，可能難以解釋為什么數(shù)據(jù)點(diǎn)會被劃分到特定的簇中，這使得聚類分析在某些領(lǐng)域的應(yīng)用受到限制。06聚類分析的未來展望基于網(wǎng)格的聚類算法優(yōu)化網(wǎng)格大小和劃分方式，提高算法的效率和準(zhǔn)確性。基于圖論的聚類算法利用圖論中的優(yōu)化方法，解決傳統(tǒng)聚類算法中的問題，提高聚類效果。基于密度的聚類算法通過改進(jìn)密度閾值的選擇方式，提高對噪聲和異常點(diǎn)的魯棒性。算法改進(jìn)將聚類算法應(yīng)用于圖像分割、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域，提高圖像處理的效果。圖像處理將聚類算法應(yīng)用于基因表達(dá)譜分析、蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域，為生物信息學(xué)研究提供有力支持。生物信息學(xué)利用聚類算法對社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶進(jìn)行分類，挖掘用戶行為和