头部背景图

dbscan聚类算法原理(有哪些常用的聚类算法)

2022-09-15 15:27:04 :8
聚类算法 结果 啥样聚类是对数据空间中数据对象进行分类,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

聚类算法 结果 啥样聚类是对数据空间中数据对象进行分类,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,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,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,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,主要用于对空间数据的聚类2.1.2典型算法1)DBSCAN:不断生长足够高密度的区域2)DENCLUE:根据数据点在属性空间中的密度进行聚类,本文目录有哪些常用的聚类算法聚类算法 结果 啥样聚类算法的具体方法dbscan算法是什么用于数据挖掘的聚类算法有哪些,位于同一类中的数据对象之间的相似度较大。

本文目录

有哪些常用的聚类算法


【聚类】聚类分析是直接比较各对象之间的性质,根据在对象属性中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组。其目标是,组内的对象相互之间是相似的(相关的),而不同组中的对象是不同的(不相关的)。组内的相似性(同质性)越大,组间差别越大,聚类就越好。
聚类的目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,是无监督学习过程。在无监督学习中,训练样本标记信息是未知的。聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常不相交的子集,每个子集称为一个“簇”,每个簇可能对应于一些潜在的类别,这些类别概念对聚类算法而言事先是未知的,聚类过程仅能自动形成簇结构,簇所对应的概念语义需要由使用者来把握和命名。

聚类算法 结果 啥样


聚类是对数据空间中数据对象进行分类,位于同一类中的数据对象之间的相似度较大,而位于不同类之间的数据对象差异度较大。聚类是一种无监督学习,能自动对数据集进行划分。常见的聚类算法:k-means,DBSCAN,CURE等算法。
简单地讲,聚类的结果就是得到数据集中数据对象的类别信息。例如,将以下几种物品玫瑰、红枫、松树、老虎、大象、绵羊等进行聚类,就应该得到玫瑰、红枫、松树属于同一类,老虎、大象、绵羊属于一类,可以对这自己对这两类赋予标记,如“植物”、“动物”这两个标记分别代表聚类空间中的两个类。。
更详细的请参考《数据挖掘概念与技术》。

聚类算法的具体方法


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. 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。 K-MEANS有其缺点:产生类的大小相差不会很大,对于脏数据很敏感。
改进的算法:k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心的作用,这样的一个medoid就标识了这个类。K-medoids和K-means不一样的地方在于中心点的选取,在K-means中,我们将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,在 K-medoids算法中,我们将从当前cluster 中选取这样一个点——它到其他所有(当前cluster中的)点的距离之和最小——作为中心点。
步骤:
1,任意选取K个对象作为medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。
以下是循环的:
2,将余下的对象分到各个类中去(根据与medoid最相近的原则);
3,对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or,计算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了,下面就再转到2。
4,这样循环直到K个medoids固定下来。
这种算法对于脏数据和异常数据不敏感,但计算量显然要比K均值要大,一般只适合小数据量。 上面提到K-medoids算法不适合于大数据量的计算。Clara算法,这是一种基于采样的方法,它能够处理大量的数据。
Clara算法的思想就是用实际数据的抽样来代替整个数据,然后再在这些抽样的数据上利用K-medoids算法得到最佳的medoids。Clara算法从实际数据中抽取多个采样,在每个采样上都用K-medoids算法得到相应的(O1, O2 … Oi … Ok),然后在这当中选取E最小的一个作为最终的结果。 Clara算法的效率取决于采样的大小,一般不太可能得到最佳的结果。
在Clara算法的基础上,又提出了Clarans的算法,与Clara算法不同的是:在Clara算法寻找最佳的medoids的过程中,采样都是不变的。而Clarans算法在每一次循环的过程中所采用的采样都是不一样的。
与上面所讲的寻找最佳medoids的过程不同的是,必须人为地来限定循环的次数。


dbscan算法是什么


DBSCAN基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法,能够将具有足够高密度的区域划分为簇,并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点:

DBSCAN算法需要选择一种距离度量,对于待聚类的数据集中,任意两个点之间的距离,反映了点之间的密度,说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难,所以对于二维空间中的点,可以使用欧几里德距离来进行度量。

扩展资料:

dbscan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。

(1)适当选择c个类的初始中心;

(2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类;

(3)利用均值等方法更新该类的中心值;

(4)对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代。


用于数据挖掘的聚类算法有哪些,各有何优势


1、层次聚类算法
1.1聚合聚类
1.1.1相似度依据距离不同:Single-Link:最近距离、Complete-Link:最远距离、Average-Link:平均距离
1.1.2最具代表性算法
1)CURE算法
特点:固定数目有代表性的点共同代表类
优点:识别形状复杂,大小不一的聚类,过滤孤立点
2)ROCK算法
特点:对CURE算法的改进
优点:同上,并适用于类别属性的数据
3)CHAMELEON算法
特点:利用了动态建模技术
1.2分解聚类
1.3优缺点
优点:适用于任意形状和任意属性的数据集;灵活控制不同层次的聚类粒度,强聚类能力
缺点:大大延长了算法的执行时间,不能回溯处理

2、分割聚类算法
2.1基于密度的聚类
2.1.1特点
将密度足够大的相邻区域连接,能有效处理异常数据,主要用于对空间数据的聚类
2.1.2典型算法
1)DBSCAN:不断生长足够高密度的区域
2)DENCLUE:根据数据点在属性空间中的密度进行聚类,密度和网格与处理的结合
3)OPTICS、DBCLASD、CURD:均针对数据在空间中呈现的不同密度分不对DBSCAN作了改进
2.2基于网格的聚类
2.2.1特点
利用属性空间的多维网格数据结构,将空间划分为有限数目的单元以构成网格结构;
1)优点:处理时间与数据对象的数目无关,与数据的输入顺序无关,可以处理任意类型的数据
2)缺点:处理时间与每维空间所划分的单元数相关,一定程度上降低了聚类的质量和准确性
2.2.2典型算法
1)STING:基于网格多分辨率,将空间划分为方形单元,对应不同分辨率
2)STING+:改进STING,用于处理动态进化的空间数据
3)CLIQUE:结合网格和密度聚类的思想,能处理大规模高维度数据
4)WaveCluster:以信号处理思想为基础
2.3基于图论的聚类
2.3.1特点
转换为组合优化问题,并利用图论和相关启发式算法来解决,构造数据集的最小生成数,再逐步删除最长边
1)优点:不需要进行相似度的计算
2.3.2两个主要的应用形式
1)基于超图的划分
2)基于光谱的图划分
2.4基于平方误差的迭代重分配聚类
2.4.1思想
逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解
2.4.2具体算法
1)概率聚类算法
期望最大化、能够处理异构数据、能够处理具有复杂结构的记录、能够连续处理成批的数据、具有在线处理能力、产生的聚类结果易于解释
2)最近邻聚类算法——共享最近邻算法SNN
特点:结合基于密度方法和ROCK思想,保留K最近邻简化相似矩阵和个数
不足:时间复杂度提高到了O(N^2)
3)K-Medioids算法
特点:用类中的某个点来代表该聚类
优点:能处理任意类型的属性;对异常数据不敏感
4)K-Means算法
1》特点:聚类中心用各类别中所有数据的平均值表示
2》原始K-Means算法的缺陷:结果好坏依赖于对初始聚类中心的选择、容易陷入局部最优解、对K值的选择没有准则可依循、对异常数据较为敏感、只能处理数值属性的数据、聚类结构可能不平衡
3》K-Means的变体
Bradley和Fayyad等:降低对中心的依赖,能适用于大规模数据集
Dhillon等:调整迭代过程中重新计算中心方法,提高性能
Zhang等:权值软分配调整迭代优化过程
Sarafis:将遗传算法应用于目标函数构建中
Berkh in等:应用扩展到了分布式聚类
还有:采用图论的划分思想,平衡聚类结果,将原始算法中的目标函数对应于一个各向同性的高斯混合模型
5)优缺点
优点:应用最为广泛;收敛速度快;能扩展以用于大规模的数据集
缺点:倾向于识别凸形分布、大小相近、密度相近的聚类;中心选择和噪声聚类对结果影响大
3、基于约束的聚类算法
3.1约束
对个体对象的约束、对聚类参数的约束;均来自相关领域的经验知识
3.2重要应用
对存在障碍数据的二维空间按数据进行聚类,如COD(Clustering with Obstructed Distance):用两点之间的障碍距离取代了一般的欧式距离
3.3不足
通常只能处理特定应用领域中的特定需求
4、用于高维数据的聚类算法
4.1困难来源因素
1)无关属性的出现使数据失去了聚类的趋势
2)区分界限变得模糊
4.2解决方法
1)对原始数据降维
2)子空间聚类
CACTUS:对原始空间在二维平面上的投影
CLIQUE:结合基于密度和网格的聚类思想,借鉴Apriori算法
3)联合聚类技术
特点:对数据点和属性同时进行聚类
文本:基于双向划分图及其最小分割的代数学方法
4.3不足:不可避免地带来了原始数据信息的损失和聚类准确性的降低

本文编辑:soogor
暂无评论,期待你的首评
Copyright © 2022 All Rights Reserved 山东上格信息科技有限公司 版权所有

鲁ICP备20007704号

Thanks for visiting my site.