chapter8聚類分析-展示頁
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【正文】 基于模型（ ModelBased） 的聚類方法 ? 異常分析 ? 總結(jié) 2022年 8月 12日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 3 聚類的常規(guī)應(yīng)用 ? 模式識(shí)別 ? 空間數(shù)據(jù)分析 ? 在 GIS中，通過聚類發(fā)現(xiàn)特征空間來建立主題索引； ? 在空間數(shù)據(jù)挖掘中，檢測(cè)并解釋空間中的簇； ? 圖象處理 ? 經(jīng)濟(jì)學(xué) (尤其是市場研究方面 ) ? WWW ? 文檔分類 ? 分析 WEB日志數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)相似的訪問模式 2022年 8月 12日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 4 應(yīng)用聚類分析的例子 ? 市場銷售 : 幫助市場人員發(fā)現(xiàn)客戶中的不同群體，然后用這些知識(shí)來開展一個(gè)目標(biāo)明確的市場計(jì)劃； ? 土地使用 : 在一個(gè)陸地觀察數(shù)據(jù)庫中標(biāo)識(shí)那些土地使用相似的地區(qū)； ? 保險(xiǎn) : 對(duì)購買了汽車保險(xiǎn)的客戶，標(biāo)識(shí)那些有較高平均賠償成本的客戶； ? 城市規(guī)劃 : 根據(jù)類型、價(jià)格、地理位置等來劃分不同類型的住宅； ? 地震研究 : 根據(jù)地質(zhì)斷層的特點(diǎn)把已觀察到的地震中心分成不同的類； 2022年 8月 12日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 5 什么是一個(gè)好的聚類方法 ? ? 一個(gè)好的聚類方法要能產(chǎn)生高質(zhì)量的聚類結(jié)果 ——簇，這些簇要具備以下兩個(gè)特點(diǎn)： ? 高的簇內(nèi)相似性 ? 低的簇間相似性 ? 聚類結(jié)果的好壞取決于該聚類方法采用的相似性評(píng)估方法以及該方法的具體實(shí)現(xiàn)； ? 聚類方法的好壞還取決與該方法是能發(fā)現(xiàn)某些還是所有的隱含模式； 2022年 8月 12日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 6 Requirements of Clustering in Data Mining ? 可伸縮性 ? 能夠處理不同類型的屬性 ? 能發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇 ? 在決定輸入?yún)?shù)的時(shí)候，盡量不需要特定的領(lǐng)域知識(shí)； ? 能夠處理噪聲和異常 ? 對(duì)輸入數(shù)據(jù)對(duì)象的順序不敏感 ? 能處理高維數(shù)據(jù) ? 能產(chǎn)生一個(gè)好的、能滿足用戶指定約束的聚類結(jié)果 ? 結(jié)果是可解釋的、可理解的和可用的 2022年 8月 12日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 7 Chapter 8. Cluster Analysis ? 什么是聚類分析 ? ? 聚類分析中的數(shù)據(jù)類型 ? 主要聚類分析方法分類 ? 劃分方法（ Partitioning Methods） ? 分層方法 ? 基于密度的方法 ? 基于表格的方法 ? 基于模型（ ModelBased） 的聚類方法 ? 異常分析 ? 總結(jié) 2022年 8月 12日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 8 兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 數(shù)據(jù)矩陣 ? (two modes)
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