聚类的数据集（聚类的数据集包含类别变量吗）

本篇目录：

1、高维数据的聚类小记2、聚类算法(上)063、聚类算法数据分析4、聚类算法--DBSCAN5、聚类分析中常见的数据类型有哪些6、常用的聚类方法有哪几种??

高维数据的聚类小记

基于质心的聚类（KNN，高斯混合模型）只能处理具有球形或椭圆对称性的聚类。

目前，聚类分析的研究集中在聚类方法的可伸缩性、对复杂形状和类型的数据进行聚类的有效性、高维聚类分析技术以及混合数据的聚类方法研究，其中，高维数据聚类是聚类分析的难题，也是涉及到聚类算法是否适用于很多领域的关键。

将物理或抽象对象的集合分组称为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。高维聚类分析与传统聚类分析的最主要差别就是高维度。高维数据聚类是聚类技术的难点和重点。

时间序列数据聚类方法主要包括两种思路：一种是通过时间序列进行压缩降维，转换成静态数据，如通过特征提取、模型参数等方式，再使用静态数据方法进行聚类；另一种是通过改进传统的面向静态数据的点聚类方法，使之适用于序列数据类型。

聚类算法(上)06

聚类算法很多，所以和讲回归算法一样，分成了上下，上中主要讲了传统的K-Means算法以及其相应的优化算法入K-Means++，K-Means||和Canopy等。下中主要讲了另外两种的思路的聚类算法，即层次聚类和密度聚类。

聚类个数：聚类个数设置为几类主要以研究者的研究思路为标准，如果不进行设置，SPSSAU默认聚类个数为3，通常情况下，建议设置聚类数量介于3~6个之间。

凝聚的层次聚类：AGNES算法（AGglomerative NESting）：采用自底向上的策略。

聚类是把对象或样本的集合分组成多个簇的过程，使同一个组中的对象具有较高的相似度，而不同类的对象差别较大。

聚类算法数据分析

聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。

聚类效果的好坏依赖于两个因素：衡量距离的方法（distance measurement） 聚类算法（algorithm）聚类分析常见算法 K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。

标准化：聚类算法是根据距离进行判断类别，因此一般需要在聚类之前进行标准化处理，SPSSAU默认是选中进行标准化处理。数据标准化之后，数据的相对大小意义还在（比如数字越大GDP越高），但是实际意义消失了。

很显然，如果K=2，其余点是一类，噪音点自成一类，原本可以区分出来的点被噪音点影响，成为了一类了。如果K=3，噪音点也是自成一类，剩下的数据分成两类。这说明噪音点会极大的影响其他点的分类。

聚类分析法：通过将数据分成不同的簇或组来归纳数据的特征和相似性。聚类分析可以用于发现数据的分布模式、识别异常值、进行市场细分等方面。机器学习方法：通过使用机器学习算法来从数据中学习并做出预测或决策。

从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。

聚类算法--DBSCAN

DBSCAN是基于密度空间的聚类算法，与KMeans算法不同，它不需要确定聚类的数量，而是基于数据推测聚类的数目，它能够针对任意形状产生聚类。

dbscan聚类算法是基于密度的聚类算法，与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。

dbscan聚类算法原理如下：只要任意两个样本点是密度直达或密度可达的关系，那么该两个样本点归为同一簇类，上图的样本点ABCE为同一簇类。

BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。DBSCAN算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处理噪声点和发现 任意形状的空间聚类 。

DBSCAN聚类算法原理的基本要点： DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反应了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。

K-Means和DBSCAN是两个经典聚类算法，将相似数据对象归类一组，不相似数据对象分开。K-means算法基于对象之间聚类进行聚类，需要输入聚类个数。DBSCAN算法基于密度进行聚类，需要确定阈值，两者聚类结果均与输入参数关系很大。

聚类分析中常见的数据类型有哪些

1、聚类分析方法分为快速聚类和系统聚类（层次聚类）。快速聚类spss使用的是K-means聚类算法。该聚类方法需要指定聚类数量，通常我们需要多次尝试并分析多少个类合适。聚类分析适合大样本量情况。

2、聚类分析的哪两种类型：聚类分析包括变量之间的聚类和样品之间的聚类两种类型。（一）、变量之间的聚类：使用变量聚类可以按照具有相同特征的聚类对变量进行分组。聚类变量可用于减少要分析的变量数。

3、聚类分析用于将样本进行分类处理，通常是以定量数据作为分类标准；用户可自行设置聚类数量，如果不进行设置，系统会提供默认建议；通常情况下，建议用户设置聚类数量介于3~6个之间。

4、聚类分析可以分为两种类型：分层聚类和非分层聚类。分层聚类是一种层次化的聚类方法，它从单个数据点开始，逐步将数据点合并到更大的组中，直到所有数据点都被合并到一个组中为止。

5、聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。

6、聚类分析常见算法 K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据。

常用的聚类方法有哪几种??

常用的聚类方法有以下几种：k-mean聚类分析：适用于样本聚类；分层聚类：适用于对变量聚类；两步聚类：适用于分类变量和连续变量聚类；基于密度的聚类算法；基于网络的聚类；机器学习中的聚类算法。

使同一个组中的对象具有较高的相似度，而不同类的对象差别较大。常见的聚类方法包括基于划分的方法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法和模糊聚类等。

聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、 分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。

谱聚类算法：通过计算样本之间的相似度矩阵，并将其转换为拉普拉斯矩阵，通过计算拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类。K-means算法是一种常用的聚类算法，其原理如下：初始化：随机选择k个初始质心，每个质心表示一个簇的中心点。

到此，以上就是小编对于聚类的数据集包含类别变量吗的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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