大数据与聚类（大数据聚类分析例题）

本篇目录：

1、在大数据量时,K-means算法和层次聚类算法谁更有优势?为什么?2、大数据处理_大数据处理技术3、大数据的分析手段有哪些?4、北大青鸟设计培训:大数据开发常见的9种数据分析?5、什么样的大数据集适合聚类分类分析

在大数据量时,K-means算法和层次聚类算法谁更有优势?为什么?

1、若单从运算速度而言，k-means比层次更快。原因是K-means是找中心，然后计算距离；层次是逐个样本逐层合并，层次的算法复杂度更高。

2、k-means聚类分析的原理虽然简单，但缺点也比较明显：值得一提的是，计算距离的方式有很多种，不一定非得是笛卡尔距离；计算距离前要归一化。尽管k-means的原理很简单，然而层次聚类法的原理更简单。

3、优点 k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法，算法简单、快速。

4、k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。

5、K-means聚类： k-means聚类算法不同于分级聚类算法，它会预先告诉算法希望生成的聚类数量，然后算法会根据数据的结构状况来确定聚类的大小。

6、算法快速、简单；对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的；时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。

大数据处理_大数据处理技术

1、大数据处理相关的技术一般包括大数据的采集、大数据的预处理、大数据村存储即管理、大数据分析、大数据可视化等等。大型数据处理简介 大型数据是指庞大和复杂的数据。大型数据处理通常是收集和操纵数据项以产生有意义的信息。

2、使用大数据技术需要强大的计算能力和大量的存储空间，因此需要具备一定的硬件配置才能够支持大数据处理。以下是一些常用的配置要求：CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。

3、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据的分析手段有哪些?

1、可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。

2、可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让群众们以更直观，更易懂的方式了解结果。

3、大数据分析常用的基本方法有哪些大数据分析常用的基本方法有：描述型分析、诊断型分析、预测型分析以及指令型分析。

4、类似匹配 类似匹配是经过必定的办法，来核算两个数据的类似程度，类似程度通常会用一个是百分比来衡量。

5、大数据分析是指通过收集、存储、处理和分析海量数据，从中发掘出有价值的信息和趋势，为决策提供支持和指导。

北大青鸟设计培训:大数据开发常见的9种数据分析?

1、统计描述统计描述是根据数据的特点，运用一定的统计指标和指标体系，表明数据反馈的信息，是数据分析的基础性处理工作，北大青鸟介绍主要方法：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表达等。

2、可视化分析不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。

3、Hadoop，数据序列化系统Avro，数据仓库Hive，分布式数据库HBase，数据仓库Hive，Flume分布式日志框架，Kafka分布式队列系统课程，Sqoop数据迁移，pig开发，Storm实时数据处理。

4、相似匹配相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。

什么样的大数据集适合聚类分类分析

1、聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。

2、可伸缩性：许多聚类算法在小于 200 个数据对象的小数据集合上工作得很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据集合样本上进行聚类可能会导致有偏的结果。我们需要具有高度可伸缩性的聚类算法。

3、聚类分析数据类型为数值型，非数值型变量需要做转换，二分类变量（0，1）可以参与聚类分析。聚类多数适用于连续变量，分类变量适用对应分析。聚类分析对极端值敏感，同时变量数据的量纲也会影响到聚类结果，需要做标准化处理。

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