大數(shù)據(jù)分析之聚類算法

1、聚類分析的算法可以分為劃分法、層次法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法、基于模型的方法。劃分法，給定一個(gè)有N個(gè)元組或者紀(jì)錄的數(shù)據(jù)集，分裂法將構(gòu)造K個(gè)分組，每一個(gè)分組就代表一個(gè)聚類，KN。

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2、聚類分析計(jì)算方法主要有： 層次的方法(hierarchical method)、劃分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于網(wǎng)格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。

3、劃分法(partitioning methods)，給定一個(gè)有N個(gè)元組或者紀(jì)錄的數(shù)據(jù)集，分裂法將構(gòu)造K個(gè)分組，每一個(gè)分組就代表一個(gè)聚類，K小于N。

k-means算法怎么為對(duì)稱矩陣進(jìn)行聚類?

Voting-K-Means算法是一種基于關(guān)聯(lián)矩陣的聚類融合算法，關(guān)聯(lián)矩陣的每一行和每一列代表一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，關(guān)聯(lián)矩陣的元素表示數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)共同出現(xiàn)在同一個(gè)簇中的概率。

K-Means算法對(duì)初始選取的質(zhì)心點(diǎn)是敏感的，不同的隨機(jī)種子點(diǎn)得到的聚類結(jié)果完全不同 ，對(duì)結(jié)果影響很大。對(duì)噪音和異常點(diǎn)比較的敏感。用來檢測(cè)異常值。

K-Means算法對(duì)初始選取的質(zhì)心點(diǎn)是敏感的，不同的隨機(jī)種子點(diǎn)得到的聚類結(jié)果完全不同，對(duì)結(jié)果影響很大。 K是超參數(shù)，一般需要按經(jīng)驗(yàn)選擇。 對(duì)噪音和異常點(diǎn)比較的敏感，用來檢測(cè)異常值。 只能發(fā)現(xiàn)球狀的簇。

kmeans即k均值算法。k均值聚類是最著名的劃分聚類算法，由于簡(jiǎn)潔和效率使得他成為所有聚類算法中最廣泛使用的。給定一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)集合和需要的聚類數(shù)目k，k由用戶指定，k均值算法根據(jù)某個(gè)距離函數(shù)反復(fù)把數(shù)據(jù)分入k個(gè)聚類中。

K-means算法是最為經(jīng)典的基于劃分的聚類方法，是十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空間中k個(gè)點(diǎn)為中心進(jìn)行聚類，對(duì)最靠近他們的對(duì)象歸類。

在java中用weka聚類后怎樣導(dǎo)出聚類結(jié)果?

將D中全部元素按照新的中心重新聚類。重復(fù)第4步，直到聚類結(jié)果不再變化。將結(jié)果輸出。

聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。

這個(gè)IDX就是X中每一個(gè)點(diǎn)所屬的分類。例如， IDX = [2；1；3]， 則X的第一個(gè)點(diǎn)在第2類里，第二個(gè)點(diǎn)在第1類，第三個(gè)點(diǎn)在第3類。

一年前需要用聚類算法時(shí)，自己從一些sklearn文檔和博客粗略整理了一些相關(guān)的知識(shí)，記錄在電子筆記里備忘，現(xiàn)在發(fā)到網(wǎng)上，當(dāng)時(shí)就整理的就很亂，以后有空慢慢把內(nèi)容整理、完善，用作備忘。

如果單指軟件本身，顯然是weka，至少有這方面的功能模塊。matlab本身是數(shù)值計(jì)算軟件，根本沒有這類功能。另外這兩個(gè)軟件都可以添加功能庫，相對(duì)來說weka可加的庫只能是java的，步驟也麻煩。

當(dāng)前名稱：用java系統(tǒng)聚類的代碼 聚類算法代碼實(shí)現(xiàn)
網(wǎng)頁URL：http://chinadenli.net/article22/decoicc.html

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