清华大学精品数据挖掘&机器学习学习PPT课件（42页）含练习题 第3章 聚类算法介绍.pptx

清华大学出品的数据挖掘&机器学习课件，非常适合大学生和职场新手新手，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ 第1章 数据挖掘概念介绍.pptx 第2章 分类 Bayes贝叶斯 SVM支持向量机分类算法.pptx 第3章 聚类算法介绍.pptx 第4章 关联规则 Apriori FP-Growth算法.pptx 第5章 综合实战：日志的挖掘与应用.pptx 第6章 数据挖掘应用案例 电力分析 银行信贷 指数预测 客户分群营销 房屋估价.pptx 数据挖掘和机器学习是现代信息技术领域中的核心主题，它们在处理大数据、理解用户行为、优化业务决策等方面发挥着重要作用。本篇将详细讲解聚类算法，这是数据挖掘中的一种无监督学习方法，常用于发现数据集内的自然结构或群体。 聚类是通过对数据集中的对象进行分组，使相同组内的对象彼此相似，而不同组间的对象差异显著。这一过程旨在揭示数据的内在模式，无需预先知道类别标签。聚类的应用广泛，如在电子商务中，商家可以通过聚类分析了解消费者的购物习惯，以便提供个性化服务。 聚类算法主要分为几种类型： 1. **层次聚类算法**：包括凝聚聚类（Agglomerative Clustering）和分裂聚类（Divisive Clustering）。凝聚聚类从单个对象开始，逐步合并相似的组，直至达到预定的簇数或满足特定条件。分裂聚类则相反，从整体数据开始，不断拆分以形成更小的簇。 2. **划分聚类算法**：最著名的例子是K-means算法，它预先设定簇的数量K，然后通过迭代调整数据分配，使得每个簇内的数据相似度最大化，而簇间的差异最大化。 3. **基于密度的聚类算法**：如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），这种算法寻找高密度区域，忽略低密度区域，能发现任意形状的簇。 4. **基于网格的聚类算法**：如STING（Statistical Information Grid）和CLARANS（CLustering Based on Randomized Search），它们将数据空间划分为小的单元格，通过单元格的统计信息进行聚类。 5. **基于模型的聚类算法**：如混合高斯模型（Gaussian Mixture Models），假设数据来自某些概率模型的混合，通过最大似然估计找到最佳模型参数。 聚类效果的评估通常采用Purity和RI（Rand Index）等指标。Purity衡量的是一个聚类中多数属于同一类别的程度，值越高表明聚类质量越好。RI则是基于真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的组合，考虑了所有可能的分类情况，值接近1表示聚类效果理想。 实际应用中，聚类可用于各种场景，如电力分析中的负荷预测，银行信贷风险评估，指数预测，客户分群以实现精准营销，以及房屋价格估算等。例如，在银行信贷评估中，通过聚类可将客户分成不同的风险等级，帮助银行制定更合理的信贷政策。 聚类算法是数据挖掘中一种重要的无监督学习方法，它能揭示数据的内在结构，帮助我们理解复杂数据集的模式，从而为决策提供依据。学习和掌握这些算法对于提升数据分析能力至关重要，无论是初学者还是经验丰富的从业者，都能从中受益。