无监督聚类算法的基本原理

无监督聚类算法是一种将数据集中的样本划分为若干个类别的方法，而不需要事先标注好的训练数据。常用的无监督聚类算法包括 K-means、层次聚类和 DBSCAN 等。这些算法通过计算样本之间的相似性或距离，将相似的样本划分到同一个类别中，从而实现数据的自动分类。

无监督聚类算法在数据挖掘中的应用

无监督聚类算法在数据挖掘中有着广泛的应用。它可以用于数据的预处理和特征选择。通过将数据集中的样本划分为若干个类别，可以发现数据中的潜在模式和结构，从而帮助数据挖掘任务的进行。无监督聚类算法可以用于异常检测和离群点分析。通过将正常样本划分到同一个类别中，异常样本通常会被划分到不同的类别中，从而可以快速检测出异常数据。无监督聚类算法还可以用于数据可视化和模式发现。通过将数据集中的样本划分到不同的类别中，并将不同类别的样本可视化，可以帮助用户理解数据的结构和特征。

无监督聚类算法在数据挖掘中的新突破

无监督聚类算法在数据挖掘中的新突破主要体现在以下几个方面。

1. 能够处理大规模和高维度的数据。传统的无监督聚类算法在处理大规模和高维度的数据时，往往面临着计算复杂度和维度灾难的问题。而新的无监督聚类算法通过引入采样和降维等技术，可以有效地处理大规模和高维度的数据。
2. 可以处理非线性和复杂的数据。传统的无监督聚类算法通常基于欧氏距离或相关性来度量样本之间的相似性，对于非线性和复杂的数据往往效果不佳。而新的无监督聚类算法通过引入核函数和图模型等技术，可以处理非线性和复杂的数据。
3. 可以结合领域知识和先验信息。传统的无监督聚类算法通常只基于数据本身进行聚类，往往忽略了领域知识和先验信息的重要性。而新的无监督聚类算法可以结合领域知识和先验信息，提高聚类的准确性和可解释性。

总结

无监督聚类算法作为数据挖掘的重要工具，在新的突破方面取得了显著进展。它可以处理大规模和高维度的数据，处理非线性和复杂的数据，并结合领域知识和先验信息，提高聚类的准确性和可解释性。希望本文对您对无监督聚类算法在数据挖掘中的新突破有所启发。

数据挖掘 聚类算法概述

文 | 宿痕 来源 | 知乎 本篇重点介绍聚类算法的原理，应用流程、使用技巧、评估方法、应用案例等。 具体的算法细节可以多查阅相关的资料。 聚类的主要用途就是客户分群。 1.聚类 VS 分类 分类是“监督学习”，事先知道有哪些类别可以分。 聚类是“无监督学习”，事先不知道将要分成哪些类。 举个例子，比如苹果、香蕉、猕猴桃、手机、电话机。 根据特征的不同，我们聚类会分为【苹果、香蕉、猕猴桃】为水果的一类，和【手机、电话机】为数码产品的一类。 而分类的话，就是我们在判断“草莓”的时候，把它归为“水果”一类。 所以通俗的解释就是：分类是从训练集学习对数据的判断能力，再去做未知数据的分类判断；而聚类就是把相似的东西分为一类，它不需要训练数据进行学习。 学术解释：分类是指分析数据库中的一组对象，找出其共同属性。 然后根据分类模型，把它们划分为不同的类别。 分类数据首先根据训练数据建立分类模型，然后根据这些分类描述分类数据库中的测试数据或产生更恰当的描述。 聚类是指数据库中的数据可以划分为一系列有意义的子集，即类。 在同一类别中，个体之间的距离较小，而不同类别上的个体之间的距离偏大。 聚类分析通常称为“无监督学习”。 2.聚类的常见应用 我们在实际情况的中的应用会有： marketing：客户分群 insurance：寻找汽车保险高索赔客户群 urban planning：寻找相同类型的房产 比如你做买家分析、卖家分析时，一定会听到客户分群的概念，用标准分为高价值客户、一般价值客户和潜在用户等，对于不同价值的客户提供不同的营销方案； 还有像在保险公司，那些高索赔的客户是保险公司最care的问题，这个就是影响到保险公司的盈利问题； 还有在做房产的时候，根据房产的地理位置、价格、周边设施等情况聚类热房产区域和冷房产区域。 3.k-means （1）假定K个clusters（2）目标：寻找紧致的聚类 a.随机初始化clusters b.分配数据到最近的cluster c.重复计算clusters 直到收敛 优点：局部最优 缺点：对于非凸的cluster有问题 其中K=？ K<=sample size 取决于数据的分布和期望的resolution AIC，DIC 层次聚类避免了这个问题 4.评估聚类 鲁棒性？ 聚类如何，是否过度聚合？ 很多时候是取决于聚合后要干什么。 案例 case 1：卖家分群云图 作者：宿痕 授权转载 原文链接：http：///dataman/

[改进的聚类算法在农业经济类型划分中的应用] kmeans聚类算法改进

一、引言吉林省各地自然、经济、社会条件各有差异，对农业经济的影响很大。 为了稳定提高粮食综合生产能力，促进农业经济结构进一步优化。 就需要准确地对省内各市县农业经济类型进行划分，以期做到合理的资源优化配置。 本文采用一种改进的k-均值聚类分析技术对所采集的吉林省各县市农业生产的相关数据进行分析，目的是对吉林省各地农业经济类型进行划分，揭示各地区农业生产的特点和优势，为加快全省农业经济发展提供依据。 二、改进的聚类算法基本原理改进的聚类算法的基本思想是：首先对数据集合进行系统聚类分析，得到聚类树及相应的聚类中心矩阵；接着从聚类树中查找较早形成的大类，并计算其聚类中心，这样我们就得到了较好的聚类数k及比较具有代表性的初试聚类中心集合；最后通过k-均值算法进行聚类分析。 虽然此改进算法需要我们人为的设定条件，但是这些条件都是在进行系统聚类分析之后的数据基础上得来的，比经典的k-均值算法的直接判断聚类数和随机抽取初始聚类中心要具有明显的优势。 根据本文待挖掘的数据量和系统聚类的结果，初始条件设定如下：被判定为较早形成的大类聚类，其包含的数据对象应大于4，与下一次合并的聚类间距越小越好，且应小于所有聚类过程中的聚类间距均值。 三、改进的聚类算法在吉林农业经济类型划分中的应用（一）分类指标的选择农业经济系统是一个多因素、多层次、结构复杂的系统，要正确地划分农业经济类型，首先必须选择一套能全面反映当前农业经济状况的指标体系。 为此我们根据吉林农业的实际情况，选择对农业经济发展起主导作用的因子作为聚类指标，通过实地调查和对统计资料的综合分析，选定以下10个指标：X1 ，年平均降水量；X2 ，年平均温度；X3 ，农业人口；X4 ，每公顷粮食产量；X5 ，农业机械总动力；X6 ，粮食面积占耕地面积比例；X7 ，林业产值占农业总产值比例；X8 ，牧业产值占农业总产值比例；X9，渔业产值占农业总产值比例；X10 ，人均收入。 （二）数据准备根据以上10项指标，我们通过查阅2010年《吉林省统计年鉴》可以得到吉林省各地区农业经济各项指标的原始数据，如表1所示。 数据来源：根据2010年《吉林省统计年鉴》整理。 （三）数据挖掘结果首先对以上数据进行标准化转换，之后采用系统聚类分析法得到聚类树，分析聚类树及聚类间距我们可以得到初始聚类数为k=5。 之后，本文进行k=5的k-均值聚类分析，得到聚类成员表如下：（四）结果分析方差分析表的结果表明，分类后各变量在不同类别之间的差异都是显著的（p值基本都小于0.05，接近于零），表示把20个县市地区分成5类是比较合理的。 第一类，梨树、伊通、公主岭、双辽、东丰、长岭6个县市。 这些县市年平均温度较高，降水较少，粮食面积占耕地面积比例都比较小，牧业相对于林业、渔业有明显的优势，其人居收入相对较高。 这类地区应该对其农业产业结构进行适当调整，使农林牧副业各产业协调发展。 第二类，桦甸、通化、辉南3个县市。 这类县市农、林、牧渔各业都有一定发展，各项经济指标居于全省中上等水平，其振兴经济最好的途径就是各业协调发展，根据各县实际情况，积极引进科学技术和优良品种，走农业产业化发展之路。 第三类，农安、榆树、德惠、扶余4个县市。 这类县市虽然粮食面积占耕地面积比例很高，但是由于自然条件相对较差，降水贫乏，从而制约了该类地区的农业经济发展。 对此，应该采取兴修水利的措施来缓解雨水不足的现状。 此外，应在稳定粮食产量的基础上积极改善生态环境，发展多种经营，稳步发展其农业经济。 第四类，蛟河市、梅河口市。 这两个市的农业经济状况是所有县市中最好的，该地区雨水充足、粮食面积占耕地面积比例较高、畜牧业发展相对滞后、林业和渔业发展较其他地区有明显优势且人均收入明显高于其他各地区。 因此，该类地区应注意保持其现有的农业产业结构同时兼顾畜牧业的发展，做到以优势产业拉动劣势产业的协调发展。 第五类，九台、永吉、舒兰、磐石、东辽5个县市。 这类县市自然条件适宜、粮食面积占耕地面积比例很高，林业、畜牧业和渔业协调发展较好。 该地区应充分合理利用自然条件优势，实行以发展粮食生产为主，兼顾其他各业的农业发展思路。 四、结论将数据挖掘技术应用到农业经济类型的划分中，极大地改善了以往的划分方式。 本文通过聚类分析方式对吉林省农业经济数据进行了数据挖掘，并提出了一种聚类分析的改进方法，使其更好地应用于农业经济类型的分类中，使得对农业经济类型的划分更客观、可靠。 参考文献：①何晓群．多元统计分析［M］．北京：中国人民大学出版社，2008②汤效琴，戴如源．数据挖掘中聚类分析的技术方法［J］．微计算机信息，2003（19）③张红云等．数据挖掘中聚类算法比较研究［J］．计算机应用与软件，2003（2）④曾志雄．一种有效的基于划分和层次的混合聚类算法［J］．计算机应用，2007（7）：1692—1695（姚洁，1972年生，吉林省吉林市人，东北电力大学经济管理学院教授。 研究方向：技术经济理论与实务。 姜域，1988年生，新疆阿勒泰人，东北电力大学硕士研究生。 研究方向：科技与经济协调发展）