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聚类分析修改2023-2026ONEKEEPVIEWREPORTING

目录CATALOGUE聚类分析简介K-means聚类算法DBSCAN聚类算法层次聚类算法聚类分析的评估指标聚类分析的改进方向

聚类分析简介PART01

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。它主要用于探索数据的内在结构和分类，帮助我们更好地理解数据的分布和特征。

聚类分析基于数据的相似性进行分类，通过计算数据点之间的距离或相似度来衡量它们之间的相似程度。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等，它们通过不同的方式来确定聚类的中心点或边界，从而将数据划分为不同的类别。聚类分析的原理

聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，用于发现数据的隐藏模式和规律。数据挖掘图像处理社交网络分析在图像识别和分类中，聚类分析可以帮助将图像分成不同的类别，如人脸、物体等。通过聚类分析可以发现社交网络中的社区结构，从而更好地理解用户行为和关系。030201聚类分析的应用场景

K-means聚类算法PART02

接着，算法重新计算每个聚类的中心点，并重复上述过程，直到聚类中心不再发生明显变化或达到预设的迭代次数。K-means算法是一种无监督学习方法，通过将数据集划分为K个聚类，使得每个数据点与其所在聚类的中心点之间的距离之和最小化。算法的基本思想是随机选择K个聚类中心，然后根据数据点到每个聚类中心的距离，将数据点分配给最近的聚类中心，形成K个聚类。K-means算法的基本思想

K-means算法的步骤3.重新计算中心点根据每个聚类的数据点，重新计算每个聚类的中心点。2.分配数据点根据数据点到每个聚类中心的距离，将数据点分配给最近的聚类中心。1.初始化随机选择K个聚类中心。4.迭代优化重复步骤2和3，直到聚类中心不再发生明显变化或达到预设的迭代次数。5.输出结果输出最终的聚类结果和每个聚类的中心点。

K-means算法的优缺点0102031.简单易懂，易于实现。2.对异常值和噪音数据不太敏感。优点

可以发现任何形状的聚类。K-means算法的优缺点

缺点2.对初始聚类中心的选择敏感，不同的初始中心可能导致不同的聚类结果。1.需要预先设定聚类的数量K，这可能是一个主观的决策。3.只能发现凸形聚类，对于非凸形状的聚类效果不佳。K-means算法的优缺点

DBSCAN聚类算法PART03

基于密度的聚类01DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）算法是一种基于密度的聚类方法，它将具有足够高密度的区域划分为簇，并识别出低密度的噪声点。核心点与边界点的定义02DBSCAN算法通过核心点（高密度区域）和边界点（连接核心点的低密度区域）的识别，将簇内的点连接起来，形成高密度区域。密度可达与密度相连03在DBSCAN算法中，任意两个点之间如果存在一个路径，使得路径上的点都属于同一簇，则称这两个点密度可达。同时，如果一个点的邻域内存在足够多的点，则称该点为核心点。DBSCAN算法的基本思想

5.结束条件当所有点都被划分到某个簇或被识别为噪声点时，算法结束。4.噪声点的识别如果一个点不属于任何簇，则将其视为噪声点。3.簇的扩展如果邻域内的点数大于等于MinPts，则将该邻域内的点划分为同一簇，并继续扩展簇。1.选择初始点随机选择一个点作为初始种子点。2.确定邻域根据给定的半径ε和最小点数MinPts，确定种子点的邻域。DBSCAN算法的步骤

DBSCAN算法的优缺点密度敏感能够识别出任何形状的簇，并且对异常值具有较强的鲁棒性。可解释性强由于基于密度进行聚类，所以结果具有较好的可解释性。

DBSCAN算法的优缺点对参数不敏感：DBSCAN算法对参数的选择相对不敏感，即使在参数选择不佳的情况下也能得到较好的聚类结果。

由于需要计算每个点到种子点的距离以及邻域内的点数，因此计算量较大，特别是当数据集较大时。如果噪声点占据了较大比例，可能会影响聚类结果的准确性。DBSCAN算法的优缺点对噪声敏感计算量大

层次聚类算法PART04

层次聚类算法是一种基于距离的聚类方法，通过计算数据点之间的距离或相似度来将数据点分组。它采用自底向上的策略，首先将每个数据点视为一个独立的簇，然后通过逐步合并最接近的簇来形成更大的簇，直到满足终止条件。层次聚类算法的基本思想是利用数据点之间的距离或相似度来反映它们之间的亲疏关系，从而将数据点分组。层次聚类算法的基本思想

初始化：将每个数据点视为一个独立的簇。步骤1重复步骤3和4，直到满足终止条件（例如达到预设的簇数量或最大簇大小）。步骤5计算距离：计算