北京大學(xué)統(tǒng)計學(xué)課件第八章-聚類分析

北京大學(xué)統(tǒng)計學(xué)經(jīng)典課件第八章-聚類分析聚類分析概述聚類分析的基本方法聚類分析的評估指標(biāo)聚類分析的實(shí)際應(yīng)用案例分析目錄01聚類分析概述聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過將數(shù)據(jù)集劃分為若干個聚類，使得同一聚類內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似，不同聚類間的數(shù)據(jù)盡可能不同。聚類分析廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、圖像處理等領(lǐng)域，用于探索數(shù)據(jù)的分布、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和模式。聚類分析的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)劃分為具有相似性的組別，并使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)盡可能相似。聚類分析的定義根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離進(jìn)行聚類，常用的距離度量有歐氏距離、曼哈頓距離等?；诰嚯x的聚類根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度進(jìn)行聚類，將密度相近的點(diǎn)劃分為同一聚類，常用的密度算法有DBSCAN、OPTICS等?；诿芏鹊木垲愅ㄟ^將數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行層次分解，形成樹狀的聚類結(jié)構(gòu)，常用的層次聚類算法有BIRCH、CURE等?；趯哟蔚木垲悓?shù)據(jù)空間劃分為若干個網(wǎng)格單元，對每個網(wǎng)格單元進(jìn)行聚類，常用的網(wǎng)格算法有STING、WaveCluster等?；诰W(wǎng)格的聚類聚類分析的分類客戶細(xì)分異常檢測圖像分割社交網(wǎng)絡(luò)分析聚類分析的應(yīng)用場景通過聚類分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)，用于異常檢測和異常值處理。在圖像處理中，將圖像分割成若干個區(qū)域或?qū)ο?，以便進(jìn)行特征提取和識別。對社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶進(jìn)行聚類，發(fā)現(xiàn)用戶群體之間的聯(lián)系和規(guī)律，用于推薦系統(tǒng)、輿情分析等領(lǐng)域。根據(jù)客戶的屬性、行為等特征進(jìn)行聚類，將客戶劃分為不同的細(xì)分市場，以便更好地滿足客戶需求和制定營銷策略。02聚類分析的基本方法層次聚類法凝聚的層次聚類先將n個觀察值各自視為一類，然后每次將最接近的（或最相似的）兩個類合并成一個新類，直到只剩下一個類或滿足某種終止條件。分裂的層次聚類開始時將所有觀察值都放在一個類中，然后逐漸分裂這個類，直到每個觀察值自成一個類或滿足某種終止條件。選擇初始質(zhì)心隨機(jī)選擇k個觀察值作為初始質(zhì)心。分配觀察值將每個觀察值分配給最近的質(zhì)心，形成k個聚類。重新確定質(zhì)心計算每個聚類的質(zhì)心，并更新質(zhì)心位置。K-means聚類法030201標(biāo)記噪聲點(diǎn)未被任何聚類包含的觀察值為噪聲點(diǎn)。擴(kuò)展聚類從核心點(diǎn)開始，將其鄰域內(nèi)的所有點(diǎn)加入到同一個聚類中，并繼續(xù)向外擴(kuò)展。確定核心點(diǎn)如果一個觀察值的鄰域內(nèi)的點(diǎn)數(shù)大于等于MinPts，則該觀察值為核心點(diǎn)。選擇起始點(diǎn)隨機(jī)選擇一個觀察值作為起始點(diǎn)。搜索鄰域查找起始點(diǎn)的鄰域內(nèi)的所有觀察值。DBSCAN聚類法根據(jù)數(shù)據(jù)分布情況設(shè)定一個密度閾值。確定密度閾值查找密度高于閾值的區(qū)域，這些區(qū)域即為聚類。識別高密度區(qū)域?qū)⒚芏鹊陀陂撝档膮^(qū)域標(biāo)記為噪聲點(diǎn)或歸入最近的聚類。處理低密度區(qū)域基于密度的聚類方法03聚類分析的評估指標(biāo)用于評估聚類簇的緊密程度，如簇內(nèi)平均距離、簇內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差等。密度評估指標(biāo)衡量聚類結(jié)果中簇與簇之間連接的緊密程度，如簇間平均距離、最大簇間距離等。連通性評估指標(biāo)內(nèi)部評估指標(biāo)輪廓系數(shù)通過比較聚類結(jié)果與外部參考數(shù)據(jù)來評估聚類質(zhì)量，取值范圍在-1到1之間，值越接近1表示聚類效果越好?；バ畔⒑饬烤垲惤Y(jié)果與外部參考數(shù)據(jù)之間的相似度，值越大表示聚類效果越好。外部評估指標(biāo)123根據(jù)數(shù)據(jù)特性和問題背景選擇合適的評估指標(biāo)。應(yīng)用場景避免單一指標(biāo)評價，應(yīng)結(jié)合多種指標(biāo)進(jìn)行綜合評估；同時，評估指標(biāo)的選擇應(yīng)具有可解釋性和實(shí)際意義。注意事項(xiàng)在市場細(xì)分、生物信息學(xué)等領(lǐng)域中，選擇合適的評估指標(biāo)對聚類結(jié)果進(jìn)行分析和解釋，為實(shí)際決策提供支持。應(yīng)用示例評估指標(biāo)的選擇與應(yīng)用04聚類分析的實(shí)際應(yīng)用VS通過聚類分析，可以識別社交網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)，將具有相似特征的用戶歸為一類，進(jìn)一步研究社區(qū)內(nèi)部的關(guān)系和行為模式。詳細(xì)描述在社交網(wǎng)絡(luò)分析中，聚類分析被廣泛應(yīng)用于發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)。通過分析用戶之間的連接關(guān)系和特征相似性，可以將用戶劃分為不同的社區(qū)或群體。這種社區(qū)結(jié)構(gòu)可以幫助我們理解用戶之間的互動和傳播行為，進(jìn)一步優(yōu)化社交網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營策略?？偨Y(jié)詞社交網(wǎng)絡(luò)分析聚類分析可以幫助企業(yè)將市場劃分為不同的細(xì)分市場，針對不同細(xì)分市場的特點(diǎn)和需求，制定更有針對性的營銷策略。在市場營銷中，聚類分析被廣泛應(yīng)用于市場細(xì)分。通過對消費(fèi)者的購買行為、偏好和特征進(jìn)行分析，可以將市場劃分為不同的細(xì)分市場。企業(yè)可以根據(jù)每個細(xì)分市場的特點(diǎn)和需求，制定更有針對性的產(chǎn)品定位、價格策略和營銷活動，提高市場占有率和客戶滿意度。總結(jié)詞詳細(xì)描述市場細(xì)分生物信息學(xué)聚類分析在生物信息學(xué)中用于基因分類、蛋白質(zhì)功能預(yù)測和疾病亞型劃分等，有助于深入理解生物系統(tǒng)的復(fù)雜性和功能。總結(jié)詞在生物信息學(xué)領(lǐng)域，聚類分析被廣泛應(yīng)用于基因和蛋白質(zhì)的分類研究。通過對基因序列、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和表達(dá)模式進(jìn)行分析，可以將相似的基因或蛋白質(zhì)歸為一類，進(jìn)一步研究它們的生物學(xué)功能和相互作用關(guān)系。此外，聚類分析還被用于疾病亞型劃分和個性化治療的研究，有助于深入理解疾病的發(fā)病機(jī)制和提供更加精準(zhǔn)的治療方案。詳細(xì)描述05案例分析總結(jié)詞社交網(wǎng)絡(luò)用戶聚類有助于發(fā)現(xiàn)用戶群體特征和行為模式。詳細(xì)描述在社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶聚類可以通過分析用戶之間的互動關(guān)系、興趣愛好、話題討論等數(shù)據(jù)來進(jìn)行。通過聚類，可以將用戶劃分為不同的群體，從而更好地理解不同群體的特征和行為模式，為社交網(wǎng)絡(luò)平臺提供精準(zhǔn)的內(nèi)容推薦、廣告投放等商業(yè)服務(wù)。案例一：社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶聚類客戶聚類是市場細(xì)分的重要手段，有助于企業(yè)制定針對性的營銷策略?？偨Y(jié)詞通過對客戶的行為、偏好、消費(fèi)習(xí)慣等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以將客戶劃分為不同的群體。企業(yè)可以根據(jù)不同群體的特征制定針對性的產(chǎn)品推廣、促銷策略等，提高營銷效果和市場占有率。客戶聚類還可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的市場機(jī)會和目標(biāo)客戶群體。詳細(xì)描述案例二：市場細(xì)分中的客戶聚類總結(jié)詞基因聚類有助于發(fā)現(xiàn)基因之間的相似性和差異性，為生物醫(yī)學(xué)研究提供重要支持。要點(diǎn)一要點(diǎn)二詳細(xì)描述在生物信息學(xué)中，基因聚類