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基于智能计算的聚类挖掘研究进展

综述与评论

计算机测量与控制.2006.14(5)　Com quter Measurement &C ontrol 561

收稿日期:2005-07-28;　修回日期:2005-08-31。基金项目:安徽省高校自然科学基金资助项目(2005KJ 095)。作者简介:苏守宝(1965-),男,安徽六安人,硕士,副教授,主要从事智能计算与数据挖掘的研究。

陈明华(1954-),男,浙江鄞县人,教授,主要从事聚类挖掘的研究。

文章编号:1671-4598(2006)05-0561-03 中图分类号:TP18 文献标识码:A

基于智能计算的聚类挖掘研究进展

苏守宝,郁书好,陈明华

(皖西学院计算机科学与技术系,安徽六安　237012)

摘要:聚类是数据挖掘的主要任务之一,它在知识发现、模式识别、决策支持等方面有着重要应用,聚类挖掘已成为一个非常活跃的研究课题;近年来,基于智能计算的数据挖掘方法研究有了较大进展,机器学习、遗传算法、粒子群优化技术的应用在一定程度上改善和提高了聚类挖掘的性能和效率,但聚类技术仍面临着输入参数对领域知识的依赖性、交互动态性等方面的严峻挑战。

关键词:聚类;数据挖掘;智能计算;粒子群优化;遗传算法

Review of Intelligence Computing -Based Clustering in Data Mining

Su Shoubao ,Yu Shuhao ,Chen Minghua

(Depar tment of Com puter Science &T echno lo gy ,We st A nhui U niv ersity ,Liuan 237012,China )

Abstract :Clus tering is one of most heated research topic of importan t DM (data minin g )tas ks of the day.It has m any app lication areas such as discovery k now ledge ,pattern recognition ,decision su pport sy stem (DSS )and et al.With the rapid developm en t of DM techniques b ased on intelligence computing ,the application ,su ch as machine learning ,gen etic algorithm ,particle sw arm optimization algorithm has im -p roved and enh anced th e performances and efficiency of clu stering techniques.H ow ever ,existing algorithm s are still sensitive to data o rder.High effective ,self -adaptive ,in teractively dynamic ,capability for high dimen sion ,incremental clustering algorithm should be s tudied.C lustering techniqu e in data mining w ill yet be faced w ith many p roblem s and challenges.

Key words :clus tering ;data mining ;in telligence computing ;particle sw arm optimization ;gen etic algorithm

0　引言

数据挖掘(Data M ining ,DM )是一个从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中挖掘或抽取隐含在其中、事先未知的但又是潜在的有价值的模式或知识的复杂过程。数据挖掘是20世纪末兴起的数据智能分析技术,由于其具有广阔的应用前景而备受关注。聚类分析亦称群分析、簇群分析等,它将多元统计的理论应用于分类,虽然在理论与方法上,它都还不很完善,但已应用于市场营销、顾客分类、模式识别、过程优化、数据挖掘、配方设计、空间分析、WEB 文档分类等许多领域中,并取得了可喜成绩,受到广泛重视。近年来,基于智能计算的数据挖掘方法研究有了很大进展,神经网络、遗传算法、进化策略、模拟退火、免疫规划、粒子群优化、云理论的应用在一定程度上改善和提高了聚类挖掘的功能、性能和效率,但聚类技术仍面临着输入参数对领域知识的强依赖性、高维数据处理能力等方面的严峻挑战。

1　智能数据挖掘技术现状

数据挖掘所能发现的知识可以概括为以下六类:广义型知识,反映同类事物共同性质的知识;特征型知识,反映事物各方面的特征的知识;差异型知识,反映事物不同事物之间属性差别的知识;关联型知识,反映事物之间领带或关联的知识;

预测型知识,根据历史的和当前的数据推测未来数据;偏离型知识,揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被挖掘出来,随着概念树的提升,从微观到宏观,以满足不同用户、不同层次决策的需要。常用的发现这些知识的工具和方法,有分类、聚类、模式识别、可视化、决策树、进化计算、不确定性处理等。数据挖掘技术涉及到多个学科的不同领域和方法尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算、数据仓库等,它充分体现了各种方法论的相互交叉、相互渗透和相互协作。图1简明地展示了一些数据挖掘方法与智能计算及相关领域的关系。

图1　数据挖掘技术与相关领域

在统计学、集合论、信息论、人工智能等学科理论基础上,人们提出了各种基于智能计算的数据挖掘技术和方法,并且形成了各自的特点和应用领域。概括地说有几种基本技术:即仿生物技术、统计方法、集体论方法、决策树、模糊系统、云理论、自组织挖掘技术等。

自组织数据挖掘理论与方法的发展经历了分组数据处理算法(G M DH )、多项式网络训练算法(N ET T R )、多项式网络综合算法(A SPN )、自组织数据挖掘算法三个阶段[2],已成为研究复杂系统模拟预测的有效工具。自组织数据挖掘理论是建立在人类生存历史中最古老的最有成效的选择学说基础上的。利用自组织数据挖掘理论建立复杂经济系统动态模型时,

　562 计算机测量与控制　第5期

根据影响因素的样本数据及建模者感兴趣的输出变量,通过人机对话方式产生大量的竞争模型,用恰当的选择准则再生新的竞争模型,就这样将模型的结构从简单到复杂逐步改进,最后选择出最优的复杂模型。如今,在复杂系统的模拟、预测、模式识别、样本聚类等诸多方面,自组织数据挖掘方法已经成为辅助人们进行系统分析和决策的一项强有力工具。

2　聚类挖掘技术研究的重点及问题

聚类挖掘是一个具有很强挑战性的领域,目前研究重点是有关挖掘方法、有效识别有用模式的发现算法和可视化技术、用户交互、挖掘性能以及多种数据类型所涉及的数据私有性和信息安全性以及智能挖掘中的若干问题等。由于大型数据库、数据仓库十分复杂,聚类挖掘算法必然要面对由此产生的计算需求,它的一些潜在的应用成为聚类分析算法研究的重点,也提出了特别的要求:

(1)可扩展性、伸缩性,处理超大规模多种类的海量数据库对象的可度量性,且算法的时空复杂度的可接受性。

(2)处理不同类型属性的能力、发现具有任意形状的聚类的能力。

(3)输入参数对领域知识的弱依赖性即聚类挖掘结果对输入记录顺序的无关性,一方面聚类结果通常都对输入参数很敏感,另一方面,对于高维数据,这些参数又是相当难以确定的。

(4)高维数据的处理能力与特征评价问题,特别是考虑到在高维空间中,数据的分布是极其稀疏的,而且形状也可能是极其不规则的。

(5)能够处理异常数据,性能的稳定性与定量评价及评价技术与度量标准的选择问题。

(6)约束条件后的聚类分析能力,希望聚类算法可以在一些限制的情况下,仍有较好的表现。在处理动态数据时。

(7)聚类结果的可解释性和可用性,挖掘过程与用户交互及可视化与领域知识的结合问题。聚类算法必须与一定的语义环境、语义解释相关联。

3　聚类挖掘的智能计算

3.1　进化计算与聚类技术

进化计算是建立在生物进化基础之上的基于自然选择和群体遗传机理的随机搜索算法,其实质是自适应的机器学习方法,其核心思想是利用进化历史中获得的信息指导搜索或计算,常用的进化计算包括遗传算法(Genetic A lgorithm,GA)、进化策略(Ev-olutio nary Strategy,ES)、模拟退火(Simulated A nnealing,SA)、免疫规划(Immune Programming,IP)、克隆学说(Colon Theory, CT)、蚁群算法(Ants Algorithm,AA)、粒子群优化(Par ticle swarm optimization,PSO)等等[1-5]。进化计算模拟了自然界的进化过程,采用间接的复杂方法用适应性来求解决问题。其主要优点是简单、通用、鲁棒性强和适于并行处理,它比盲目的搜索效率要高得多,又比专门的针对特定问题的算法通用性强,是一种与问题无关的通用求解方案。

进化计算已经应用到很多领域并取得了引人注目的成绩如输气管道的控制系统、车辆调度、通信网的设计等,在聚类分析的领域内可利用进化计算来降低传统聚类算法对初始化的要求。由于k-mea ns是目前应用较多的、也易于实现且时空复杂性相对较小的、基于划分的聚类算法之一,不断地有人提出基于GA的改进k-means聚类的方法,采用模拟退火算法对划分矩阵和聚类原型进行退火优化运算。模拟退火算法的思想是基于物理中固体物质的退火过程与一般的组合优化问题的相似性。由于模拟退火算法采用随机搜索的方式,只有当温度下降足够慢时才可能得到全局最优解,其较大的时间复杂度也限制了算法的实用性。

F alk的分组遗传算法(

G rouping Genetic Algo rithm,

G GA),致力于设计适当的染色体表达来获取问题的编码,并应用于各种分组、分割以及聚类问题。A L-Sultan用T abu搜索算法求解k-means聚类问题,它通过对划分矩阵U的随机搜索以获得全局最优解。人们不断地提出基于GA的动态聚类算法,与常规动态聚类方法相比,其聚类效果有所改善,但收敛效率还值得进一步研究。直接应用标准遗传算法来解决聚类问题,算法的性能较差。要构造有效的基于遗传算法的聚类方法,必须尽可能地应用特定问题领域知识。将免疫机制引入到基于G A的聚类方法之中,可克服SG A的早熟现象。由于免疫进化算法能提高个体的适应度和防止群体的退化,从而减轻原有进化算法后期的波动现象和提高收敛速度,基于免疫进化的聚类算法,能较大地提高获取全局最优的概率,又减轻了基G A的聚类算法的后期波动现象。

反过来,聚类算法也可用来改进遗传算法的性能。传统的遗传算法在处理多模函数优化问题时,只能收敛到单个极值点,使用生境机制的改进算法可以获得多个局部极值点,于歆杰、郭东伟等通过改进的k-means聚类算法来确定小生境的具体数目和生境半径大小,避免找到无效的极值点,提出了基于k-means和资源竞争模型的生境遗传算法。

3.2　聚类问题的遗传算法与进化策略

遗传算法类似于自然进化,通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题。遗传算法提供了寻优问题的通用框架,把聚类问题的解编码到基因串中,用聚类问题的目标函数来构造适应度函数,于是遗传算法本身就是一个聚类算法。通过聚类问题的染色体构造与编码、聚类问题适应度函数的定义、遗传操作的改进和扩充、控制参数的自适应选取、群体替换方式的改进、遗传操作的选取及其控制参数的范围,可以遗传算法在聚类应用中加快收敛并可避免陷入局部最优[6-12]。

G A是基于群体的随机运算过程,对搜索空间的性质没有任何特殊要求(如连通性、凸性等),对目标函数只要求知道其在各个点的值,而不要求其它辅助信息。一般地,基于目标函数的聚类问题均可以用进化策略算法来求解,但通常只能获得近似最优解。遗传算法及其它进化计算的速度都有待于进一步提高。

进化策略是对一个待优化的函数进行进化操作获得最优解的算法,它对优化函数取极大值还是极小值没有限制,因此,更容易与聚类问题相结合。要把ES算法引入到聚类问题中也必须解决以下两个问题:一是确定进化对象,即待优化的变量;二是如何计算进化函数。一般地基于目标函数的聚类问题均可以用ES算法来求解,但通常只能获得近似最优解。要获得全局最优解,可以把ES算法所得到的解作为初始值,再用基于梯度下降的方法或聚类神经网络求解。

3.3　聚类神经网络和学习矢量化聚类方法

神经网络在解决传统聚类算法在大数据量耗时问题时,发挥着重要作用。范周田等早于1996年提出了聚类问题的人工神经网络,神经网络用于聚集的方法是将每一个聚类看作一个

第5期苏守宝,等:基于智能计算的聚类挖掘研究进展　563

标本,它是这个类的“典型”,但不需和某个具体的记录或例子相对应。通过基于某种距离的计算机方法,找到与标本最相似的对象,并把它分到这个类别,常用的是基于竞争学习和自组织特征映射的神经网络方法。竞争学习(competitiv e learn-ing)方法包含一个有若干单元组成的层次结构。层与层之间的连接是有刺激的,即一个给定层上的单元接受来自低一层所有单元的输入。一个层上激活单元配置就构成了对高一层的输入模式。在一个给定层上的聚类中单元相互竞争,以响应来自低一层输出的模式。层内的连接是抑制的,以使得一个特定聚类只有一个单元可被激活,获胜的单元调整与同一聚类中其它单元的连接以使得之后可以对类似对象反应更强烈。如果一个将权值定义为一个例证,那么新对象就赋给最近的例证。输入参数为聚类个数和每个聚类的单元个数。在聚类过程结束时,每个簇被认为是一个新的“特征”,它检测对象的某些规律。如此,产生的结果簇可以看作一个低层特性向高层特性的映射。

自组织特征映射(SO F M)网络方法是一种无监督的聚类方法,它是通过反复学习来聚类数据,通过若干个单元竞争当前对象来进行的。权重向量最接近当前对象的单元成为活跃的或获胜的单元。为了更接近输入对象,对获胜单元及其最近的邻居的权重进行调整。SO FM假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序,单元将最终在空间呈现这种结构。单元的组织形成一个特性映射。SOF M被认为类似于大脑的处理过程,对在二维或三维空间中可视化高维数据是很有用的。自组织特性映射神经网络模型SOF M以其所具有的无监督学习、可视化、拓扑结构保持以及概率保持等特性,广泛应用于聚类分析、数据分析和预测等众多信息处理领域。其局限性是在学习模式较小时,网络连接权向量的初始状态对网络的收敛性能影响很大,而且网络的聚类效果取决于输入模式的先后顺序。为此,人们提出了多种在训练过程中动态确定网络形状和单元数目的解决方案,来达改进SOF M网络聚类性能。

黄敏超等把神经网络与模糊集有机结合起来提出并实现了模糊超球神经网络聚类算法;S HU Lan等进行了模糊Ho pfield神经网络的模糊聚类功能在模式识别中的应用;杜栓平等用学习向量化(L VQ)神经网络及广义的L VQ神经网络进行聚类分析并应用于水声目标分类中,具有较好的分类性能.神经网络是应用于模式识别、智能控制等信息处理的有力工具,具有很强的自适应学习能力、鲁棒性和容错能力,从而可以代替复杂的传统算法,使信号处理过程更接近于人类思维活动。S HU Lan等提出了一种基于Ko ho nen网络的改进聚类算法,并给出了基于数据仓库平台的具体实现方案。

3.4　聚类问题的群智能(Swarm Intelligence)算法

基于群体智能的聚类算法起源于对蚁群分类研究[13-16]。目前主要有蚁群聚类算法和粒子群优化(P SO)聚类算法。所谓群体智能指的是“无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性”。Deneubourg的蚁巢、蚁卵的分类模型、Bo nabeau的蚁群任务分配模型,Lumer和Faie ta将基于蚁巢分类模型的聚类算法(LF算法),陈云飞等在此基础上,提出记忆体方法和基于密度的先行(loo k ahead)策略,减少了区域查询的次数和聚类时间,DA提出了使用粒子群优化算法进行聚类,X ERZ B 将自适应映射网络和粒子群优化算法相结合进行了基因序列聚类。吴斌等依据基于群智能的聚类方法,选用由小到大的群体相似系数进行客户行为聚类分析,并提出了算法的并行策略,提高了算法对大数据量的适应性并应用于银行客户数据分析,进行贷款风险评测。D aniel B通过信息熵的计算与比较,改变了拾起和放下对象的规则,增加了两区域对象的合并操作,从而加快了聚类速度并减少了参数设置数目。该方法能够有效地聚集数据库的记录对象,具有一定的实际应用价值。曹晓辛提出了基于蚁群聚类的模糊神经网络,采用二次聚类,在蚁群聚类的基础上,利用FCM达到提取模糊规则的目的。实验证明,该优化蚁群算法具有良好的聚类效果,可应用于经济分析、模式识别、文档归类等多个领域。

群体智能的优点是:个体之间以及个体与环境的交互作用的实现是完全的,具有分布式控制、良好的自组织性、鲁棒性、健壮性、更好的可扩展性、简单性。群体智能在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下,为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。将群智能算法用于聚类,主要思想是将将知识约简后的数据矢量组随机地放入一个二维平面内,然后在这个平面上产生一些虚拟蚂蚁,通过观察虚拟的蚂蚁当前背负物与周围物体的相似性来聚类。聚类过程中利用(群)个体具有一定的记忆特点和个体间的部分通信功能,可实现网格中数据矢量分布和堆分布的动态特性,保证个体间的信息共享和信息的一致性。由于簇中心数可从数据中自动产生而不必预设,实现自组织聚类过程,具有健壮性、可视化等特点。因此,基于群智能的聚类算法不仅能有效地处理例外,有较好的抗噪声能力,而且能发现其它预先固定聚类中心个数的算法未找出的具有特点的客户群体。

4　对聚类挖掘研究的展望

目前,聚类神经网络的发展存在着两个问题:一是网络结构繁多、算法多样,不便于人们选择使用;二是尽管聚类神经网络的设计方法是多种多样的,但它们普遍缺乏通用性,即处理不同分布形式的样本的能力。聚类挖掘是一个十分活跃的研究课题,多年来已取得了一些有意义的成果,其发展方向是:

(1)复杂类型数据集聚类挖掘研究。现实中的数据通常是复杂或混合的、结构化和非结构化的、不完整的、特征描述非精确的等形式数据,象这些复杂的数据集,单纯的距离测度已不足以衡量样本间的相似性、不能区分重要特征和噪声。因此需要寻找新的测度,设计基于新测度的聚类分析方法,以便处理复杂的数据集。

(2)增量聚类实现技术研究。为了分析动态数据或在线(On-line)学习问题,而且数据库内容的不断更新使得某些已得到的聚类结果变得过时,必须构造增量式聚类方法以便高效、交互地、自适应地处理不断动态更新的大数据集。

(3)聚类分析应用研究。聚类分析技术是一种揭示工具而不是问题的终结。因此它的研究必须结合实际的应用背景,只有把理论研究与实际应用相结合,才能充分发挥研究成果的价值和作用。聚类问题要想在工程应用中获得显著成效,更多的注意力必须放在聚类类别数的决策和聚类结果的解释上,这又将涉及到聚类趋势和聚类有效性等问题的研究。也就是说,聚类分析是一个大的系统,只有其中的各部分都能协调工作,才有可能获得好的聚类分析效果。这就要求聚类分析进一步的研究要全面系统地展开。

(下转第582页)

　582 计算机测量与控制　第5期

图4　查表流程图

u iD A1,则再与DA2比较,一次类推直到求出u i对应的温度值,查表流程如图4所示。

求取温度的整数部分和小数部分后,直接送LED进行显示。4　结束语

该系统的误差主要来源于电桥电阻R3、R4、R5的精度和运算放大器的零点漂移,但由于选用了12位A/D转换器,并采用软件线性化校正,经实测,该系统的温度误差<0.01℃。设计温度测控系统,除了考虑线性校正外,还要考虑现场的干扰,本文设计的方案,利用软硬件结合的方法,有效地解决了这两个问题。

参考文献:

[1]王幸之.单片机应用系统抗干扰技术[M].北京:北京航空航天

大学出版社,2000.

[2]王福瑞.单片机测控系统设计大全[M].北京:北京航空航天大

学出版社,1998.

[3]马明建.数据采集与处理技术[M].西安:西安交通大学出版

社,2000.

[4]杨振江.智能仪器与数据采集系统中的新器件及应用[M].西

安:西安电子科技大学出版社,2001.

[5]胡汉才.单片机原理及其接口技术[M].北京:清华大学出版

社,1996.

(上接第563页)

(4)智能化数据聚类挖掘技术集成研究。结合现有各种聚类算法的优点构造出性能更为优良的聚类分析算法。这些集成研究要包括:结合图论聚类(注重局部连接特性)和目标目标函数聚类(注重全局分布特性)方法,设计能同时兼顾局部和全局特性的聚类算法;结合统计方法和模糊集理论,构造能同时处理随机不确定性和模糊不确定性的新型聚类分析方法;集成神经网络、进化计算、粒子群优化和模糊逻辑方法以实现快速全局收敛的聚类算法。智能化数据挖掘方法主要依靠模式提取技术,同时为了改善和提高数据挖掘功能、性能和效率,发展趋势在智能计算理论的基础上与与DBM S、可视化工具、实时数据采集技术,尤其是领域知识密切结合的集成多种技术的综合挖掘方法。

参考文献:

[1]高新波.模糊聚类分析及其应用[M].西安:电子科技大学出版

社,2004.

[2]左兴权,李士勇.人工免疫系统研究的新进展[J].计算机测量与

控制,2002,10(11):701-705.

[3]行小帅,潘进,焦李成.基于免疫规划的K-means聚类算法

[J].计算机学报,2003,26(5).

[4]郭东伟,周春光,刘大有.基于聚类分析和资源竞争模型的生境

遗传算法[J].计算机研究与发展,2003,40(10):1423-1429.

[5]S cott G P,Clark D I,Pham T.A genetic clus tering algorithm

guided by a des cen t algorithm[J].IEEE T rans,2001,734-740.

[6]Kantardzic M,Data mining concepts,m odels,meth ods and algo-

rithm s[M].Louisville:IEEE Press,2002.

[7]Han J W,Kamb r M.Data mining concep ts and techniques[M].

Beij ing:Higher Education Press,2001.

[8]Alexandros N,Yannis T,Yannis M.C2P:clu stering b as ed on clo-

sest pairs[A].In:Apers PM G,Atzeni P,Ceri S,Paraboschi S, Ramamohanarao K,S nodgrass RT,eds.P roceedings of the27th International Conference on Very Large Data Bases[C].Roma: M organ Kaufmann Pu blish ers,2001.331-340.

[9]Bonz o D C,H ermosilla A Y.Clus tering panel data via pertu rb ed a-

daptive simulated annealing an d genetic algorithm s[J].Advances in Comp lex Sy stem s,World Scien tific Publishing Company,2005, 5(4):339-360.

[10]Au rora P P,Rafael B L and J os R S.On-line event an d topic de-

tection by usin g the com pact sets clu stering algorithm[J].J ournal of Intelligent&Fuzz y Sy stems,IOS Press,2002,12:185-194. [11]M u rty N,S ubramanian M,Leaders D K.Subleaders:an efficient

hierarchical clus tering algorithm for large data sets[J].Pattern Recognition Letters,2005,25(4):505-513.

[12]M oses C,Rina P.Clu stering to minimize the sum of clu ster diame-

ters[J].J ou rnal of C om puter&S ystem S ciences,2004,68(2): 417-441.

[13]Borut,Kolingerov,Ivana,An incremen tal construction algorith m

for Delaunay triangu lation u sing the nearest-poin t paradigm[J].

International Journal of Geographical Information Science,2003,17

(2):119-138.

[14]Lik as A,Vlas sis N.The glob al k-means clus tering algorith m

[J].Pattern Recognition,2003,36(2):451-461.

[15]DW van der M erw e,Engelbrecht A P.Data clus tering u sing parti-

cle sw arm optimization[J].M achine Learning,2003,19(10): 139-174.

[16]黄敏超,张育林,陈启智.模糊超球神经网络在模式聚类中的应

用[J].自动化学报,1997,23(2).

数据挖掘考试题目聚类

数据挖掘考试题目——聚类一、填空题 1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为：__________、________ 、_________。 2、DBSCAN算法在最坏的情况下，时间复杂度是__________、空间复杂度是__________。 3、DBSCAN算法的优点是_______、__________________________。 4、DBSCAN算法的缺点是处理_________________、_____________的数据效果不好。 5、DBSCAN算法的参数有：___________、____________。 6、簇的有效性的非监督度量常常可以分为两类：__________、__________，它常采用的指标为__________。 7、簇的有效性的监督度量通常称为___________，它度量簇标号与外部提供的标号的匹配程度主要借助____________。 8、在相似度矩阵评价的聚类中，如果有明显分离的簇，则相似度矩阵应当粗略地是__________。 9、DBSCAN算法的参数确定的基本方法是观察____________________的特性。 10、不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况属于__________技术。答案： 1、核心点边界点噪声点 2、O(n2) O(n) 3、耐噪声能够处理任意大小和形状的簇 4、高维数据变密度的 5、EPS MinPts 6、簇的凝聚性簇的分离性均方差(SSE) 7、外部指标监督指标的熵 8、块对角的 9、点到它的第K个最近邻的距离（K-距离） 10、非监督二、选择题 1、DBSCAN算法的过程是（B）。 ①删除噪声点。 ②每组连通的核心点形成一个簇。 ③将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。 ④将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。 ⑤为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。 A：①②④⑤③ B：③①⑤②④ C：③①②④⑤ D：①④⑤②③ 2、如果有m个点，DBSCAN在最坏的情况下的时间复杂度度为（C）。 A O(m) B O(mlogm) C O(m2) D O(logm) 3、在基本DBSCAN的参数选择方法中，点到它的K个最近邻的距离中的K选作为哪一个参数（B）。 A Eps B MinPts C 质心 D 边界

数据挖掘中的聚类分析方法

计算机工程应用技术本栏目责任编辑：贾薇薇数据挖掘中的聚类分析方法黄利文（泉州师范学院理工学院，福建泉州３６２０００）摘要：聚类分析是多元统计分析的重要方法之一，该方法在许多领域都有广泛的应用。本文首先对聚类的分类做简要的介绍，然后给出了常用的聚类分析方法的基本思想和优缺点，并对常用的聚类方法作比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。关键词：聚类分析；数据挖掘中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）１２－２０５６４－０２ＣｌｕｓｔｅｒＡｎｌａｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇＨＵＡＮＧＬｉ－ｗｅｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＱｕａｎｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓａｗｉｄｅｒａｎｇｅｏｆａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｓｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｒｉｅｆｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｇｉｖｅｓｓｏｍｅｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅｓｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄａｎｓｌｙｚｅｄｓｏｔｈａｔｐｅｏｐｌｅｃａｎｃｈｏｓｅｓｕｉｔａｂｌｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｃｔｕａｌｉｓｓｕｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ；ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ１引言聚类分析是数据挖掘中的重要方法之一，它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子类，使相似的样品尽可能归为一类，而不相似的样品尽量划分到不同的类中。目前，该方法已经被广泛地应用于生物、气候学、经济学和遥感等许多领域，其目的在于区别不同事物并认识事物间的相似性。因此，聚类分析的研究具有重要的意义。本文主要介绍常用的一些聚类方法，并从聚类的可伸缩性、类的形状识别、抗“噪声”能力、处理高维能力和算法效率五个方面对其进行比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。２聚类的分类聚类分析给人们提供了丰富多彩的分类方法，这些方法大致可归纳为以下几种［１，２，３，４］：划分方法、层次方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法和基于模型的聚类方法。２．１划分法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ）给定一个含有ｎ个对象（或元组）的数据库，采用一个划分方法构建数据的ｋ个划分，每个划分表示一个聚簇，且ｋ≤ｎ。在聚类的过程中，需预先给定划分的数目ｋ，并初始化ｋ个划分，然后采用迭代的方法进行改进划分，使得在同一类中的对象之间尽可能地相似，而不同类的中的对象之间尽可能地相异。这种聚类方法适用于中小数据集，对大规模的数据集进行聚类时需要作进一步的改进。２．２层次法（ｈｉｅｔａｒｃｈｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ）层次法对给定数据对象集合按层次进行分解，分解的结果形成一颗以数据子集为节点的聚类树，它表明类与类之间的相互关系。根据层次分解是自低向上还是自顶向下，可分为凝聚聚类法和分解聚类法：凝聚聚类法的主要思想是将每个对象作为一个单独的一个类，然后相继地合并相近的对象和类，直到所有的类合并为一个，或者符合预先给定的终止条件；分裂聚类法的主要思想是将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个对象在单独的一个簇中，或者符合预先给定的终止条件。在层次聚类法中，当数据对象集很大，且划分的类别数较少时，其速度较快，但是，该方法常常有这样的缺点：一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被取消，也就是说，开始错分的对象，以后无法再改变，从而使错分的对象不断增加，影响聚类的精度，此外，其抗“噪声”的能力也较弱，但是若把层次聚类和其他的聚类技术集成，形成多阶段聚类，聚类的效果有很大的提高。２．３基于密度的方法（ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ）该方法的主要思想是只要临近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类。也就是说，对于给定的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。这样的方法就可以用来滤处＂噪声＂孤立点数据，发现任意形状的簇。２．４基于网格的方法（ｇｒｉｄ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ）这种方法是把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构上进行。用这种方法进行聚类处理速度很快，其处理时间独立于数据对象的数目，只与量化空间中每一维的单元数目有关。２．５基于模型的方法（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ）基于模型的方法为每个簇假定一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合。该方法经常基于这样的假设：数据是根据潜在的概收稿日期：２００８－０２－１７作者简介：黄利文（１９７９－），男，助教。

数据挖掘中聚类分析的研究_陈学进

收稿日期:2005-11-09 作者简介:陈学进(1972-),男,安徽六安人,讲师,硕士研究生,研究方向为计算机软件理论及数据挖掘;导师:胡学钢,博士,教授,研究方向为知识工程、数据挖掘、数据结构。数据挖掘中聚类分析的研究陈学进 (合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009; 安徽工业大学计算机学院,安徽马鞍山243002) 摘　要:聚类分析是由若干个模式组成的,它在数据挖掘中的地位越来越重要。文中阐述了数据挖掘中聚类分析的概念、方法及应用,并通过引用一个用客户交易数据统计出每个客户的交易情况的例子,根据客户行为进行聚类。通过数据挖掘聚类分析,可以及时了解经营状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息。对客户状态、交易行为、自然属性和其他信息进行综合分析,细分客户群,确定核心客户。采用不同的聚类方法,对于相同的记录集合可能有不同的划分结果对其进行关联分析,可为协助各种有效的方案,开展针对性的服务。关键词:数据挖掘;聚类分析;客户行为中图分类号:T P311.13 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2006)09-0044-02 Research of Cluster Analysis in Data Mining CHEN Xue -jin (Computer and Information College of Hefei U niversity of T echnology ,Hefei 230009,China ; Computer College ,A nhui U niversity of T echnology ,M aanshan 243002,China ) Abstract :Cluster anal ysis is made up of patterns ,and becoming increasingly essential in data mining field .T his paper b riefly introduces the bas ic concept ,means and application of cluster anal ysis discussing about cluster analysis by using a case of customer trans action .In order to k now about much imoport information of running ,funds ,profits and customers .And anal yze state of cl ient ,bargaining action ,natu ral ess attribute and other information ,subdivide customer groups and fix on core client .By us ing various methods of cluster analysis ,it is effec -tive p roject to develop pertinence s ervice . Key words :data mining ;cluster analys is ;customer action 0　引　言自20世纪60年代数据库系统诞生以来,数据库技术已经得到了飞速的发展,并且己经深入到社会生活的各个方面。现在,数据无处不在,可以存放在不同类型的数据库中,数据仓库技术可以将异构的数据库集成起来进行综合管理,从而提供更好的服务。但是,随着科学技术的进步,新的数据采集和获取技术不断发展,使得数据库中所存储的数据量也随之急剧增长。另一方面,数据处理技术的发展却相对落后,数据库技术仍然停留在相对简单的录入、查询、统计、检索阶段,对数据库中的数据之间存在的关系和规则、数据的群体特征、数据集内部蕴涵的规律和趋势等,却缺少有效的技术手段将其提取出来,从而出现所谓的“被数据淹没,却饥渴于知识”(John Na isbett ,1997)的现象[1]。为了解决这种现象,科学家们于20世纪80年代末期创立了一个新的研究领域,即数据挖掘(Data M ining ),或称数据挖掘和知识发现(Data M ining and Know ledge Discovery ,DM KD )。这是在数据库技术、机器学习、人工智能、统计分析等基础上发展起来的一个交叉性的学科。区别于简单地从数据库管理系统检索和查询信息。数据挖掘是指“从数据中发现隐含的、先前不知道的、潜在有用的信息的非平凡过程”(Fra w le y ,1991),其目的是把大量的原始数据转换成有价值的、便于利用的知识。自从数据挖掘和知识发现的概念于1989年8月首次出现在第11届国际联合人工智能学术会议以来,数据挖掘和知识发现领域的研究和应用均得到了长足的发展,形成了一些行之有效的理论和方法,并逐渐成为计算机信息处理领域的研究热点。数据挖掘(Data M ining )是一个多学科交叉研究领域,它融合了数据库(Database )技术、人工智能(Artificial Intel -ligenc e )、机器学习(Machine Learning )、统计学(Statistics )、知识工程(Know ledge Engineering )、面向对象方法(Object -Oriented Method )、信息检索(Information Retrieval )、高性能计算(High -Perform ance Computing )以及数据可视化(Data Visualization )等最新技术的研究成果[2,3]。第16卷　第9期2006年9月计算机技术与发展COM PUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPM ENT Vo l .16　N o .9Sep .　2006

聚类分析在经济中的应用

编号：201431120134 本科毕业论文题目：方差分析在农业中的应用院系：数学科学系姓名：徐进辉学号：1031120131 专业：信息与计算科学年级：2011级指导教师：陈敏职称：助教完成日期：2015年5月

摘要近年来，河南省城镇由于商业，工农业，教育等方面的发展，带动了各城镇居民家庭消费支出.为探讨河南省城镇居民的消费结构，本文应用SPSS统计分析软件，对河南省18个地市级城市居民的消费结构进行了聚类分析，结果表明，河南省的18个城市按照消费结构的不同主要分为三大类：较高层次消费，中等层次消费，较低层次消费. 关键词：消费结构；相关分析；聚类分析 Abstract In recent years, due to the development of commercial, industrial and agricultural, and education and so on, the town of Henan province drives the consumption expenditure of urban households. In order to study the consumption structure of urban residents in Henan province, in this paper, we will use cluster analysis on 18 prefecture-level city residents' consumption structure of Henan province through SPSS statistical analysis software, and the results show that, according to the consumption structure, the 18 cities in Henan province can be divided into three different categories: high level consumption, moderate level consumption, low level consumption. Keywords: consumption structure; correlation analysis; cluster analysis

《数据挖掘》试题与标准答案

一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。

聚类分析论文

聚类分析论文 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-

聚类分析及其在新疆经济研究中的应用孙鹿梅（伊犁师范学院数学与统计学院新疆伊宁 835000）摘要：本文论述聚类分析的基础理论和研究方法，包括系统聚类法和K-均值法，并以新疆十四个地州市2009的地区生产总值、人均地区生产总值等十项综合经济指标为样本，利用SPSS软件，对他们的综合发展水平进行类型划分及差异性程度分析. 关键词：聚类分析；SPSS软件；综合经济指标；新疆经济区划分一、引言聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程.它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似.聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及经济学等各个领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题.聚类分析可用于对某省各地区经济发展划分为各个经济区、也可用于市场细分、目标客户定位、业绩评估等多方面. 在社会经济研究中，经常需要对所研究的区域进行经济区划分，以便进行分类指导.如何进行经济区划分呢？利用世界着名统计软件SPSS （Statistical Program for Social Science）的聚类分析功能，效果比较理想.聚类分析包含的内容很广泛，可以有系统聚类法、动态聚类法、分裂法、最优分割法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报等多种方法，其中应用最为广泛的是系统聚类法和K-均值法. 由于西部发开发战略的实施和援疆工作的展开，新疆经济的发展迅速，但由于新疆地广，各地区之间的经济差异很大，要让新疆经济均衡发展，就要对新疆各地区的不同实施不同的经济政策.我分别用了SPSS的聚类分析中的系统聚类法和K-均值法对新疆各地区的进行经济区划分，以对新疆各地区实施不同的经济政策做依据.

SPSS聚类分析和判别分析论文

S P S S聚类分析和判别分析论文 Prepared on 22 November 2020

基于聚类分析的我国城镇居民消费结构实证分析摘要：近年来，我国城镇居民的整体消费水平逐渐提高，但各地区间的消费结构仍存在较大差别。文章选用8个城镇居民消费结构统计指标，采用欧式距离平方和离差平方和法，对我国31个省、直辖市及自治区的2013年城镇居民消费结构进行聚类分析和比较研究。这不仅从总体上掌握了我国消费结构类型的地区分布，而且系统分析了我国各地区消费结构的特点及产生原因，为国家制定消费政策提供了决策依据。关键词：消费结构；聚类分析；判别分析；政策建议；一、引言近年来，随着我国经济的快速发展,城镇居民的收入不断增加，并且在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下，我国各地区城镇居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大的变化，结构不合理现象也得到了一定程度的调整。但是，由于各地区的经济发展不平衡及原有经济基础的差异，使各地区的消费结构仍存在着明显差别。为了进一步改善消费结构，正确引导消费，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要考察我国各地区城镇居民的消费结构之间的异同并进行比较研究，以期发现特点和规律，从宏观上把握各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平和谐增长提供决策依据。二、消费结构的数据分析消费结构指居民在生活消费过程中，不同类型消费的比例及其相互之间的配合、替代、制约的关系。就其数量关系来看，消费结构是指在消费过程中不同商品或劳务消费支出占居民总消费支出的比重，反映了一定社会经济条件下人们对各类商品及劳务的需求结构，体现一国或各地区的经济发展水平和居民生活状况。（一）数据来源为了更加深入地了解我国城镇居民消费结构，先利用2013年全国数据（如表1所示），对全国31个省、直辖市、自治区进行聚类分析。分析采用选用了城镇居民食品、衣着、居住、家庭用品及服务设备、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其它商品和服务八项指标，分别用来反映较高、中等、较低居民消费结构。

聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系

聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题，聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。细分就是聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术；从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。

聚类分析论文

聚类分析及其在新疆经济研究中的应用孙鹿梅（伊犁师范学院数学与统计学院新疆伊宁 835000）摘要：本文论述聚类分析的基础理论和研究方法，包括系统聚类法和K-均值法，并以新疆十四个地州市2009的地区生产总值、人均地区生产总值等十项综合经济指标为样本，利用SPSS软件，对他们的综合发展水平进行类型划分及差异性程度分析. 关键词：聚类分析；SPSS软件；综合经济指标；新疆经济区划分一、引言聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程.它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似.聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及经济学等各个领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题.聚类分析可用于对某省各地区经济发展划分为各个经济区、也可用于市场细分、目标客户定位、业绩评估等多方面. 在社会经济研究中，经常需要对所研究的区域进行经济区划分，以便进行分类指导.如何进行经济区划分呢？利用世界著名统计软件SPSS（Statistical Program for Social Science）的聚类分析功能，效果比较理想.聚类分析包含的内容很广泛，可以有系统聚类法、动态聚类法、分裂法、最优分割法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报等多种方法，其中应用最为广泛的是系统聚类法和K-均值法. 由于西部发开发战略的实施和援疆工作的展开，新疆经济的发展迅速，但由于新疆地广，各地区之间的经济差异很大，要让新疆经济均衡发展，就要对新疆各地区的不同实施不同的经济政策.我分别用了SPSS的聚类分析中的系统聚类法和K-均值法对新疆各地区的进行经济区划分，以对新疆各地区实施不同的经济政策做依据. 二、基础知识

数据挖掘实验报告三

实验三一、实验原理 K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数，误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数二、实验目的： 1、利用R实现数据标准化。 2、利用R实现K-Meams聚类过程。 3、了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。三、实验内容依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。对其进行标准差标准化并保存后，采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。编写R程序，完成客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数

四、实验步骤 1、依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。

2、确定要探索分析的变量 3、利用R实现数据标准化。 4、采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。

五、实验结果客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数六、思考与分析使用不同的预处理对数据进行变化，在使用k-means算法进行聚类，对比聚类的结果。 kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇. 1.与层次聚类结合经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果

数据挖掘层次聚类算法研究综述

数据挖掘层次聚类算法研究综述摘要聚类问题是数据挖掘中的重要问题之一，是一种非监督的学习方法。分层聚类技术在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用，是数据挖掘领域的研究热点之一。本文总结了分层聚类算法技术的研究现状，分析算法性能的主要差异，并指出其今后的发展趋势。关键词层次聚类，数据挖掘，聚类算法 Review of hierarchical clustering algorithm in Data Mining Abstract Clustering problem of data mining is one of important issues, it is a kind of unsupervised learning methods. Stratified cluster technology in image processing, intrusion detection and bioinformatics has extremely important application and is data mining area of research one of the hotspots. This paper summarizes the layered clustering algorithm technology research, analyzes the main difference arithmetic performance, and pointed out the future development trend. Keywords Hierarchical clustering，Data mining，Clustering algorithm 1引言随着计算机技术的发展，信息数据越来越多，如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。由此产生了数据挖掘技术，它是一门新兴的交叉学科，汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能等各领域的研究成果。聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域。它在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用。数据挖掘是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。其目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识。聚类分析作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，是数据挖掘的一个重要研究分支。在数据挖掘领域，研究工作己经集中在为大型数据库的有效和实际的聚类分析寻找适当的方法。活跃的主题集中在聚类方法的可伸缩性，方法对聚类复杂形状和类型的数据的有效性，高维聚类分析技术，以及针对大型数据库中混合数值和分类数据的聚类方法。迄今为止，人们己经提出了很多聚类算法，它们可以分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法，这些算法对于不同的研究对象各有优缺点。在聚类算法当中，划分方法和层次方法是最常见的两类聚类技术，其中划分方法具有较高的执行效率，而层次方法在算法上比较符合数据的特性，所以相对于划分方法聚类的效果比较好。[1] 层次聚类算法和基于划分的K-Means聚类算法是实际应用中聚类分析的支柱，算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。层次聚类方法是通过将数据组织为若干组并形成一个相应的树来进行聚类的。根据层是自底而上还是自顶而下形成。一个完全层次聚类的质量由于无法对己经做的合并或分解进行调整而受到影响。但是层次聚类算法没有使用准则函数，它所潜含的对数据结构的假设更少，所以它的通用性更强。 2 基于层次的聚类算法 2.1 凝聚的和分裂的层次聚类层次聚类是聚类问题研究中一个重要的组成部分。分层聚类的基本原则可以表述为：如

数据挖掘实验报告-聚类分析

数据挖掘实验报告（三）聚类分析姓名：李圣杰班级：计算机1304 学号：1311610602

一、实验目的 1、掌握k-means 聚类方法； 2、通过自行编程，对三维空间内的点用k-means 方法聚类。二、实验设备 PC 一台，dev-c++5.11 三、实验内容 1.问题描述：立体空间三维点的聚类. 说明：数据放在数据文件中(不得放在程序中)，第一行是数据的个数，以后各行是各个点的x,y,z 坐标。 2.设计要求读取文本文件数据，并用K-means 方法输出聚类中心 3. 需求分析 k-means 算法接受输入量k ；然后将n 个数据对象划分为 k 个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下： 2 1∑∑=∈-=k i i i E C p m p (1) 其中E 为数据库中所有对象的均方差之和，p 为代表对象的空间中的一个点，m i 为聚类C i 的均值(p 和m i 均是多维的)。公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k 个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。四、实验步骤 Step 1.读取数据组，从N 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； Step 2.循环Step 3到Step 4直到每个聚类不再发生变化为止； Step 3.根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分； Step 4.重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）。代码 #include #include #include #include int K,Vectordim,datasize,seed=1;

聚类分析应用范例

安徽工程大学本科课程设计（论文）专业：题目：基于聚类分析方法的农村消费状况探索作者姓名： *** 指导老师：成绩：年月日

摘要多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法。近30年来，随着计算机应用技术的发展和科研生产的迫切需要，多元统计分析被广泛应用于自然学科和社会科学的各个学科，已经成为人们解决实际问题不可或缺的重要工具。我国是一个农业大国，农民约占全国总人口的70%以上，是最大的消费群体，进行研究时要处理大量的复杂信息，因此运用统计方法探索农村消费状况有着重要的实际意义。本文首先从我国农村消费现状入手，采用聚类分析方法对我国各地区农村消费支出结构水平进行分类比较研究，以得出各因素对农村消费状况影响程度，进而得出了相应的结论并提出增加我国农村居民消费的对策：一是增加农村居民收入；二是提高消费者素质；三是改善农村居民的消费环境；四是完善农村社会保障；五是统筹协调发展。本文所研究的农村消费状况就受多种因素支配，各种因素之间也常存在着一定的内在联系和相互制约。需要分析哪些是主要的，本质的，哪些是次要的，片面的，他们之间是什么样的关系等问题，多元统计分析正是解决这些问题的有力工具。因而利用统计方法中的聚类分析有着重要的应用价值。关键词：农村；消费；聚类分析

引言经过改革开放三十年的风雨历程，在投资、消费和出口三驾马车的拉动下，我国经济飞速发展，人民生活水平日益提高，居民收入不断增长,全面建设小康社会取得重大进展，实现了人民生活由温饱不足向总体小康的历史性跨越。十七届三中全会提出“到2020年，农村改革发展基本目标任务是：农村经济体制更加健全，城乡经济社会发展一体化体制机制基本建立；现代农业建设取得显著进展，农业综合生产能力明显提高，国家粮食安全和主要农产品供给得到有效保障；农民人均纯收入比2008年翻一番，消费水平大幅提升，绝对贫困现象基本消除[1]。”党中央正式把提升农村居民消费水平作为未来我国经济发展的目标，不仅体现了改革开放给农村居民生活所带来的显著变化，更体现了整个中国居民的整体消费水平的增长，借此稳定中国的经济基础，实现国民经济的可持续发展的长远规划。随着党中央对农村消费的重视，社会各界对农村居民消费的关注程度不断增加，出现了大量对农村居民消费的研究成果。朱信凯、雷海章和王宏伟，采用了相对收入理论研究我国农村居民消费行为。刘建国和李锐、项海荣在弗里德曼的持久收入假说消费理论框架下，对我国农村居民消费倾向进行研究。汪宏驹、张慧莲从流动性约束角度剖析了我国农村居民消费行为。西方经济学的消费理论一般突出收入是影响消费的主要因素。凯恩斯的绝对收入假说认为，消费是由收入唯一决定的，消费和收入之间存在稳定的函数关系。杜森贝利的相对收入假说认为，消费者的消费支出水平不仅受当前收入水平的影响。也受自己历史上曾经实现的消费水平的影响，这种现象被称为消费的“不可逆性”。毫无疑问，国内有关此类问题的研究还处于理论阶段，与国外相比仍有很大差距，有待进一步扩展和深入。评价指标的选取：探索农村消费状况,必须建立适当的指标体系。但由于消费指标的复杂性和多样性,各指标的选取要遵循以下原则: (1) 选取的指标能客观地反映农村消费状况主要方面；(2) 指标之间基本上相互独立； (3) 尽量选取相对指标。本文选取了食品（1X ）、衣着（2X ）、居住（3X ）、家庭设备及服务（4X ）、交通和通讯（5X ）、文教娱乐用品及服务（6X ）、医疗保健（7X ）、其他商品及服务（8X ）[2]。

SPSS聚类分析和判别分析论文

聚类分析方法

第一章Microarray 介绍 1.1 生物信息处理基于对生物体“硬件”和“软件”的认识 ,提出暂时地撇开生物的物理属性 ,着重研究其信息属性 ,从而进入到生物信息处理 (关于生命硬件的信息和软件的信息 ,即生理信息和生命信息 )的一个分支 ,生物信息学。于是 ,为揭开生命之秘、揭示与生命现象相关的复杂系统的运作机制打开一条新的途径。什么是生物信息处理生物信息处理的英文是Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ。 1994年初 ,诺贝尔医学奖获得者美国教授Ｍ·罗德贝尔发表一篇评论 ,题为《生物信息处理 :评估环境卫生的新方法》。他认为生物信息处理是在基因数据库基础上 ,计算机驱动的能快速获得表达基因部分序列的方法。通过ＭＥＤＬＩＮＥ数据库 ,可以查阅到很多与生物信息处理 (Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ)有关的记录，其中ＪＦＡｉｔｏｎ认为生物信息处理是基于计算机的数据库和信息服务;ＲＰＭｕｒｒａｙ认为生物信息处理包括两方面：第一是大量现存数据的自动化处理 ,第二是新的信息资源的生成；ＤＢｅｎｔｏｎ在题为《生物信息处理———一个新的多学科工具的原理和潜力》的文章中说 ,生物信息处理的材料是生物学数据 ,其方法来自广泛的各种各样的计算机技术。其方法来自广泛的各种各样的计算机技术。近年来 ,生物学数据在爆炸式增长 ,新的计算机方法在不断产生。这些方法在结构生物学、遗传学、结构化药品和分子演变学中是研究工作进展的基础。如果生物医学工程要在各个领域都从研究进展中获取最大好处 ,那么生物学数据健全的基础设施的开发与维护是同等重要的。尽管生物信息处理已经作出重要贡献 ,但是在它成熟时就会面临更大的需求在爆炸式增长 ,新的计算机方法在不断产生。这些方法在结构生物学、遗传学、结构化药品和分子演变学中是研究工作进展的基础。如果生物医学工程要在各个领域都从研究进展中获取最大好处 ,那么生物学数据健全的基础设施的开发与维护是同等重要的。尽管生物信息处理已经作出重要贡献 ,但是在它成熟时就会面临更大的需求。

数据挖掘CHAPTER8聚类分析

第八章聚类分析设想要求对一个数据对象的集合进行分析，但与分类不同的是，它要划分的类是未知的。聚类(clustering)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster)，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。相异度是基于描述对象的属性值来计算的。距离是经常采用的度量方式。聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘，统计学，生物学，以及机器学习。在本章中，大家将了解基于大数据量上进行操作而对聚类方法提出的要求，将学习如何计算由各种属性和不同的类型来表示的对象之间的相异度。还将学习几种聚类技术，它们可以分为如下几类：划分方法（partitioning method），层次方法(hierarchical method)，基于密度的方法(density-based method)，基于网格的方法(grid-based method)，和基于模型的方法(model-based method)。本章最后讨论如何利用聚类方法进行孤立点分析(outlier detection)。 8．1 什么是聚类分析？将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。在许多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待。聚类分析是一种重要的人类行为。早在孩提时代，一个人就通过不断地改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫和狗，或者动物和植物。聚类分析已经广泛地用在许多应用中，包括模式识别，数据分析，图像处理，以及市场研究。通过聚类，一个人能识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的相互关系。 “聚类的典型应用是什么？”在商业上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。在生物学上，聚类能用于推导植物和动物的分类，对基因进行分类，获得对种群中固有结构的认识。聚类在地球观测数据库中相似地区的确定，汽车保险持有者的分组，及根据房子的类型，价值，和地理位置对一个城市中房屋的分组上也可以发挥作用。聚类也能用于对Web上的文档进行分类，以发现信息。作为一个数据挖掘的功能，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每个簇的特点，集中对特定的某些簇作进一步的分析。此外，聚类分析可以作为其他算法（如分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理。数据聚类正在蓬勃发展，有贡献的研究领域包括数据挖掘，统计学，机器学习，空间数据库技术，生物学，以及市场营销。由于数据库中收集了大量的数据，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。作为统计学的一个分支，聚类分析已经被广泛地研究了许多年，主要集中在基于距离的聚类分析。基于k-means(k-平均值)，k-medoids(k-中心)和其他一些方法的聚类分析工具已经被加入到许多统计分析软件包或系统中，例如S-Plus，SPSS，以及SAS。在机器学习领域，聚类是无指导学习(unsupervised learning)的一个例子。与分类不同，聚类和无指导学习不依赖预先定义的类和训练样本。由于这个原因，聚类是通过观察学习，而不是通过例子学习。在概念聚类（conceptual clustering）中，一组对象只有当它们可以被一个概念描述时才形成一个簇。这不同于基于几何距离来度量相似度的传统聚类。概念聚类由两个部分组成：（1）发现合适的簇；（2）形成对每个簇的描述。在这里，追求较高类内相似度和较低类间相似度的指导原则仍然适用。