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接微*公号往期文章：10 种顶流聚类算法，附 Python 实现

聚类分析概述

聚类分析的定义与意义

聚类分析（Clustering Analysis）是一种将数据对象分成多个簇（Cluster）的技术，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较大的差异性。这种方法在无监督学习（Unsupervised Learning）中广泛应用，常用于数据预处理、模式识别、图像处理和市场分析等领域

通过聚类分析，可以有效地发现数据中的结构和模式，为进一步的数据分析和挖掘提供基础。例如，在市场分析中，聚类分析可以帮助企业将客户群体进行细分，从而制定更有针对性的营销策略

常见聚类算法概览

聚类算法种类繁多，常见的主要有以下几种：

• K-均值（K-Means）：一种基于划分的聚类方法，通过迭代优化目标函数将数据分为K个簇。它具有计算简单、效率高等优点，但对初始值敏感，容易陷入局部最优
• 层次聚类（Hierarchical Clustering）：一种基于层次结构的聚类方法，包括凝聚式和分裂式两种。凝聚式层次聚类从每个对象开始逐步合并，分裂式层次聚类从整个数据集开始逐步分裂。它可以生成树状结构（树状图），但计算复杂度较高
• DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：一种基于密度的聚类方法，通过定义核心点、边界点和噪声点来识别簇。它能有效处理噪声和发现任意形状的簇，但对参数选择较为敏感

聚类分析在数据科学中的应用

聚类分析在数据科学中有广泛的应用，以下是一些典型场景：

• 客户细分：通过对客户进行聚类分析，企业可以将客户分成不同的群体，从而制定更加精准的营销策略
• 图像分割：在图像处理领域，聚类分析可以用于图像分割，将图像分成具有相似像素特征的区域
• 异常检测：聚类分析可以帮助识别数据中的异常点，这在金融欺诈检测、网络入侵检测等方面有重要应用
• 文本聚类：在自然语言处理领域，聚类分析可以用于文本聚类，将具有相似主题的文档分在一起，方便后续的信息检索和推荐系统

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K-均值聚类方法

定义与基本原理

K-均值（K-Means）是一种常见的划分式聚类算法，其目标是将数据集分成 ( K ) 个簇，使得每个簇内的数据点与该簇的中心点（质心）之间的距离平方和最小。该算法的基本原理是通过迭代优化，逐步调整簇中心位置，直到簇中心不再发生变化或达到预设的迭代次数

算法步骤

K-均值算法的具体步骤如下：

1. 随机选择 ( K ) 个初始质心
2. 将每个数据点分配到最近的质心所在的簇
3. 计算每个簇的质心，即该簇中所有数据点的平均值
4. 检查质心是否发生变化，若发生变化，则重复步骤2和3，直到质心不再变化或达到预设的迭代次数

K值选择与初始中心问题

K值选择是K-均值聚类中的一个关键问题。通常可以通过肘部法则（Elbow Method）来选择合适的 ( K ) 值。肘部法则通过绘制不同 ( K ) 值对应的聚类误差平方和（SSE），选择拐点处的 ( K ) 值

初始中心的选择对K-均值算法的收敛速度和聚类效果有重要影响。常用的改进方法是K-means++，它通过一种概率分布方法选择初始质心，能有效提高算法性能

优缺点分析

优点：

• 算法简单，计算效率高，适用于大规模数据集
• 易于实现和理解

缺点：

• 对初始质心敏感，可能陷入局部最优
• 需要预先指定 ( K ) 值
• 不能处理非凸形状的簇和具有不同大小的簇
• 对噪声和异常值敏感

适用场景及实例

K-均值聚类适用于以下场景：

• 数据集规模较大，且簇的形状接近凸形
• 需要快速获取聚类结果，用于初步数据分析
• 希望对簇进行简单的解释和可视化

更多内容，见微*公号往期文章：再见！！！K-means

层次聚类方法

定义与基本原理

层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种基于层次结构的聚类方法。它通过构建树状的簇结构，逐层合并或分裂数据点，形成一个层次化的簇结构。层次聚类主要有两种类型：凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）。

• 凝聚式聚类：从每个数据点开始，将最近的两个簇逐步合并，直到所有数据点都被合并到一个簇中。
• 分裂式聚类：从整个数据集开始，将数据点逐步分裂成更小的簇，直到每个数据点都成为一个单独的簇。

算法步骤

以凝聚式层次聚类为例，算法步骤如下：

1. 初始化：将每个数据点作为一个单独的簇
2. 计算簇之间的相似度矩阵
3. 合并最相似的两个簇，更新相似度矩阵
4. 重复步骤3，直到所有数据点合并到一个簇中

分裂式与凝聚式聚类

• 分裂式聚类：从整个数据集开始，通过递归地分裂数据集，形成树状结构。
• 凝聚式聚类：从每个数据点开始，通过递归地合并最近的簇，形成树状结构。

两者的主要区别在于聚类过程的方向，分裂式自顶向下，凝聚式自底向上。

优缺点分析

优点：

• 无需预先指定簇数 ( K )
• 能够生成树状结构（树状图），方便观察不同层次的聚类结果
• 对任意形状的簇有较好的适应性

缺点：

• 计算复杂度高，尤其是大规模数据集
• 对噪声和异常值敏感
• 聚类结果不可逆，一旦合并或分裂无法撤销

适用场景及实例

层次聚类适用于以下场景：

• 需要观察不同层次的聚类结果
• 数据集规模较小，计算复杂度可接受
• 希望获得更直观的聚类结构

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DBSCAN聚类方法

定义与基本原理

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类方法，通过识别数据点的密度连接区域来形成簇。DBSCAN不需要预先指定簇的数量，能够识别任意形状的簇，并且对噪声和异常点有较好的处理能力

DBSCAN的基本原理是定义两个参数：( \varepsilon ) （Epsilon，邻域半径）和 ( \text{minPts} ) （最小点数），以确定簇的密度。数据点分为三类：

• 核心点（Core Point）：在其 ( \varepsilon ) 邻域内包含至少 ( \text{minPts} ) 个点的点
• 边界点（Border Point）：在其 ( \varepsilon ) 邻域内包含少于 ( \text{minPts} ) 个点，但在核心点邻域内的点
• 噪声点（Noise Point）：既不是核心点，也不是边界点的点

算法步骤

DBSCAN 算法的具体步骤如下：

1. 随机选择一个未访问的数据点
2. 检查该点的 ( \varepsilon ) 邻域，如果邻域内的数据点数量大于等于 ( \text{minPts} )，则将该点标记为核心点，并将邻域内的所有点加入同一簇
3. 对邻域内的点进行递归扩展，直到所有核心点的邻域都被访问
4. 对所有未标记的点，如果其属于任何一个核心点的邻域，则标记为边界点；否则，标记为噪声点
5. 重复上述步骤，直到所有点都被访问

核心点、边界点与噪声点

• 核心点：邻域内包含至少 ( \text{minPts} ) 个点
• 边界点：邻域内少于 ( \text{minPts} ) 个点，但在核心点邻域内
• 噪声点：既不是核心点，也不是边界点的点

优缺点分析

优点：

• 无需预先指定簇数 ( K )
• 能处理任意形状的簇
• 对噪声和异常点有较好的处理能力

缺点：

• 对参数 ( \varepsilon ) 和 ( \text{minPts} ) 较为敏感
• 计算复杂度较高，不适合大规模数据集

适用场景及实例

DBSCAN 聚类适用于以下场景：

• 数据集具有任意形状的簇
• 存在噪声和异常点，需要识别并处理
• 希望在不预先指定簇数的情况下进行聚类

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聚类方法比较与应用

三种聚类方法的比较

在前面章节中，我们详细介绍了K-均值、层次聚类和DBSCAN这三种聚类方法。下面将从多个维度对这三种方法进行比较。

如何选择适合的聚类方法

在实际应用中，选择适合的聚类方法需要考虑以下因素：

1. 数据集规模：对于大规模数据集，优先选择计算复杂度较低的方法，如K-均值。
2. 簇的形状：如果数据中的簇形状不规则或具有不同的密度，优先选择DBSCAN或层次聚类。
3. 噪声和异常点：如果数据集中存在较多噪声和异常点，DBSCAN是较好的选择，因为它能够有效处理噪声。
4. 计算资源：层次聚类的计算复杂度较高，适用于小规模数据集。在计算资源有限的情况下，可以选择K-均值。
5. 对簇数的预知：如果不能预先确定簇的数量，可以选择层次聚类或DBSCAN。

通过以上内容，我们对K-均值、层次聚类和DBSCAN这三种聚类方法进行了解析，并比较了它们的优缺点和适用场景。希望这些内容能帮助大侠们在实际数据分析中选择合适的聚类方法，提高数据处理和分析的效果。

更多内容见微*公号往期文章：10 种顶流聚类算法，附 Python 实现

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[ 算法金，碎碎念 ]

基础还是很重要的

能一步一步往前走是很幸福的

毕竟，不确定是常态

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