数据仓库 数据聚类
数据处理中的数据分类与聚类技巧
数据处理中的数据分类与聚类技巧在当今数字化的时代，数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
但是，随着数据量的不断增大，数据的分类和聚类变得越来越复杂和困难。
为了更好地了解和利用数据，我们需要掌握一些数据处理的基本技巧和方法。
本文将探讨数据处理中的数据分类与聚类技巧。
一、数据分类技巧数据分类是将数据按照某种标准或属性的相似性进行归类的过程。
在数据分类中，我们可以使用多种技巧。
以下是一些常见的数据分类技巧：1. 人工分类：这是最简单和直观的分类方法。
通过人工观察和判断，将数据按照其共同特征进行分类。
然而，这种方法往往耗时且容易出错。
2. 相似性度量：通过计算数据之间的相似性度量，将数据分成不同的类别。
常用的相似性度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
相似性度量方法可以帮助我们快速准确地分类数据。
3. 机器学习算法：机器学习是一种通过训练模型来自动学习和分类数据的方法。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
这些算法可以根据数据的特征和标签进行分类。
二、数据聚类技巧数据聚类是将数据按照某种相似性指标将其分成多个不同的类别的过程。
相对于数据分类，数据聚类更注重于发现数据本身的内在特点和结构。
以下是一些常见的数据聚类技巧：1. 原型聚类：原型聚类方法通过将数据分为若干个类别，并将每个类别的中心表示为一个原型来实现聚类。
常用的原型聚类算法有K-Means和K-Medoids。
2. 密度聚类：密度聚类方法将数据集划分为高密度和低密度区域，并通过将数据点从高密度区域扩散到低密度区域来识别聚类。
DBSCAN是一种常用的密度聚类算法。
3. 层次聚类：层次聚类方法通过建立数据点之间的相似性距离关系来实现聚类。
这些方法可以生成一个聚类树，将数据点逐步合并成为一个或多个类别。
常用的层次聚类算法有凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
三、数据分类与聚类的应用数据分类和聚类技巧在实际应用中有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 市场细分：通过对消费者数据进行分类和聚类，可以帮助企业了解不同消费群体的特点和需求，从而进行有针对性的市场细分和推广活动。
数据仓库模型中的聚类算法研究
数据仓库模型中的聚类算法研究随着时代发展，数据管理逐渐成为组织和企业不可避免的责任。
建立数据仓库是现代公司管理的关键部分。
数据仓库模型是一种用于组织数据的方法，它能够帮助公司更好地维护数据，并从中提取有用的信息。
聚类算法是数据仓库模型中最常用的算法之一，主要用于分组数据以便进行更有效的数据管理。
一、数据仓库模型数据仓库模型是一个企业或组织中的所有数据元素的表示。
它通常被组织成多个不同的类别，从而更好地支持通过不同的维度进行数据访问。
例如，如果在企业中需要计算某个产品或服务的销售情况，那么数据仓库模型可以包含所有与该产品相关的数据元素，包括销售量、销售额、价格等信息，这些信息可以按照时间、地区等分类进行访问。
数据仓库提供了一个有利的平台，让企业从日常业务活动中抽取数据，并将其转化为知识。
在数据仓库中，数据以多个维度进行组织，以实现更深入的分析。
因此，这种模型适用于需要访问、处理和管理大量复杂数据的企业。
二、聚类算法聚类算法是数据挖掘领域的一种重要技术。
它通过将要求聚类的数据分成不同的类别从而识别规律并发现目标。
聚类算法在数据仓库中被广泛应用，可以创建一个基于现有数据的有效且高效的分组结构。
聚类算法的主要目标是将样本分组，使每个组的样本相似度高，而不同组的样本相似度低。
它可以根据样本的属性将样本分成不同的组，从而帮助企业更有效地管理数据。
聚类算法在数据仓库中有多种应用场景，例如对大量顾客的购买记录进行聚类，可以发现顾客需求的变化并调整营销策略。
三、数据仓库模型中的聚类算法应用在数据仓库中，聚类算法的应用非常广泛。
聚类算法可以帮助企业更高效地维护数据，并从中提取出有用的信息。
以下是聚类算法在数据仓库中的一些应用：1. 顾客分类企业可以根据顾客的购买记录进行分类，以更好地了解顾客的需求和行为。
聚类算法可以将顾客分成不同的组，以更好地了解顾客的需求和行为。
2. 产品分类聚类算法可以根据产品的销售记录，将产品分成不同的组，以逐渐了解产品的需求和潜力。
数据库中的数据聚类与数据分类技术研究
数据库中的数据聚类与数据分类技术研究在现代信息化社会中，数据的爆炸性增长使得对数据进行有效管理和分析成为一项重要的任务。
数据库技术作为数据管理的核心工具之一，不仅要求高效地存储和检索数据，还需要对数据进行聚类和分类等操作，以便更好地理解和利用数据。
数据聚类是将数据根据其相似性分为不同组别的过程。
聚类技术可以帮助我们理解数据的结构和特征，发现数据中的模式和关联。
常见的数据聚类算法有K-means算法、层次聚类算法和DBSCAN算法。
K-means算法是一种常用的划分聚类算法，它基于数据点之间的距离进行迭代计算，将数据点划分为K个簇。
算法的基本思想是：首先随机选择K个簇的中心点，然后将数据点分配给离其最近的中心点，再更新中心点的位置，重复这个过程直到中心点的变化很小或达到最大迭代次数。
K-means算法简单而高效，适用于大规模数据集的聚类任务。
层次聚类算法通过逐步合并或拆分的方式构建层次化的聚类结构。
它可以自底向上或自顶向下进行。
聚类的合并过程使用不同的距离度量方式来判断聚类之间的相似度，并选择合适的合并策略。
层次聚类算法的输出结果是一个聚类树或者聚类图，在可视化和分析复杂数据中非常有用。
DBSCAN算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，可以发现任意形状的聚类。
它通过指定半径范围内的邻域密度来区分核心点、边界点和噪声点。
核心点是指在其半径范围内存在足够数量的邻居，边界点是指虽然邻居数量不够但在某个核心点的半径范围内，噪声点则是既不是核心点也不是边界点。
DBSCAN算法也能够处理异常值和离群点，是一种非常实用的聚类算法。
与数据聚类相对应的是数据分类，它是将事先标记好的类别应用于新数据的过程。
数据分类算法可以帮助我们构建有效的分类模型，进而对未知数据进行预测和判别。
常用的分类算法包括决策树、支持向量机和朴素贝叶斯。
数据仓库与数据挖掘PPT第10章 聚类方法
3. 连通性相似性度量
数据集用图表示，图中结点是对象，而边代表对象之 间的联系，这种情况下可以使用连通性相似性，将簇定义 为图的连通分支，即图中互相连通但不与组外对象连通的 对象组。
也就是说，在同一连通分支中的对象之间的相似性度 量大于不同连通分支之间对象的相似性度量。
某种距离函数
4. 概念相似性度量
值ε，即：
k
SSE
| o mx |2
x1 oCx
k-均值算法示例
【例10.3】如图10.4所示是二维空间中的10个数据点 （数据对象集），采用欧几里得距离，进行2-均值聚类。其 过程如下：
初始的10个点
（1）k=2，随机选择两个点作为质心，假设选取的质 心在图中用实心圆点表示。
（2）第一次迭代，将所有点按到质心的距离进行划分， 其结果如图10.5所示。
10.1.6 聚类分析在数据挖掘中的应用
① 聚类分析可以用于数据预处理。 ② 可以作为一个独立的工具来获得数据的分布情况。 ③ 聚类分析可以完成孤立点挖掘。
10.1.7 聚类算法的要求
① 可伸缩性。 ② 具有处理不同类型属性的能力。 ③ 能够发现任意形状的聚类。 ④ 需要（由用户）决定的输入参数最少。 ⑤ 具有处理噪声数据的能力。 ⑥ 对输入记录顺序不敏感。 ⑦ 具有处理高维数据的能力。 ⑧ 支持基于约束的聚类。 ⑨ 聚类结果具有好的可解释性和可用性。
只有在簇的平均值被定义的情况下才能使用，那当涉 及有分类属性的数据时该怎么办?
需要事先给出k，即簇的数目 不能处理噪声数据和孤立点 不适合发现非凸面形状的簇
5. 二分k-均值算法
二分k-均值算法是基本k-均值算法的直接扩充，它基于 一种简单的想法：为了得到k个簇，将所有点的集合分为两 个簇，从这些簇中选取一个继续分裂，如此下去，直到产 生k个簇。
数据聚类分析方法
数据聚类分析方法
数据聚类分析方法是一种将数据分组或分类的技术。
聚类分析的目标是将相似的数据聚集在一起，同时将不相似的数据分开。
以下是常见的数据聚类分析方法：
1. K-means聚类算法：K-means算法是一种迭代的聚类算法。
它将数据集分为预先指定的K个簇，其中每个数据点属于距离该数据点最近的簇。
该算法通过不断迭代更新簇的中心来优化聚类结果。
2. 层次聚类算法：层次聚类算法通过以下两种方法进行聚类分析：聚合和分裂。
聚合方法将每个数据点作为一个单独的簇，并逐渐将相似的簇合并在一起。
分裂方法则是从一个包含所有数据点的簇开始，并逐渐将不相似的数据点分离开来。
3. 密度聚类算法：密度聚类算法将数据点密度作为聚类的基础。
该算法通过确定数据点周围的密度来划分不同的簇。
常见的密度聚类算法有DBSCAN和OPTICS。
4. 基于网格的聚类算法：基于网格的聚类算法将数据空间划分为网格，并将数据点分配到各个网格中。
该算法通常适用于高维数据集，可以减少计算复杂度。
5. 谱聚类算法：谱聚类算法将数据点表示为一个图的拉普拉斯矩阵，并通过谱分解将数据点分配到不同的簇中。
该算法通常用于非线性可分的数据集。
需要根据具体的数据集和分析目标来选择适合的数据聚类分析方法。
数据仓库与数据挖掘技术 第九章 聚类分析
第9章聚类分析9.1聚类概述9.1.1聚类简介9.1.2聚类的定义9.1.3聚类的要求1. 可伸缩性2. 处理不同类型属性的能力3. 发现任意形状的聚类4. 使输入参数的领域知识最小化5. 处理噪声数据的能力6. 对于输入记录的顺序不敏感9.2聚类分析中的相异度计算9.2.1聚类算法中的数据结构1. 数据矩阵(或对象与变量结构)2. 相异度矩阵(或对象-对象结构)9.2.2区间标度变量及其相异度计算1. 区间标度变量2. 相异度计算数据仓库与数据挖掘技术9.2.3二元变量及其相异度计算1. 二元变量2. 相异度计算9.2.4标称型变量及其相异度计算1. 标称型变量2. 相异度计算9.2.5序数型变量及其相异度计算1. 序数型变量2. 相异度计算9.2.6比例标度型变量及其相异度计算1. 比例标度型变量2. 相异度计算数据仓库与数据挖掘技术9.2.7混合类型变量的相异度计算9.3基于划分的聚类方法9.3.1k-平均算法9.3.2k-中心点算法9.4基于层次的聚类方法1. 凝聚的方法2. 分裂的方法图9-1在数据集{a,b,c,d,e}上的凝聚和分裂层次聚类数据仓库与数据挖掘技术9.5谱聚类方法9.5.1谱聚类的步骤9.5.2谱聚类的优点9.5.3谱聚类实例9.6利用SQL Server 2005进行聚类分析9.6.1挖掘流程图9-2选择数据挖掘技术数据仓库与数据挖掘技术图9-3选择数据源视图图9-4指定表类型数据仓库与数据挖掘技术9.6.2结果分析图9-5指定定型数据图9-6指定列的内容和数据类型数据仓库与数据挖掘技术图9-7完成数据挖掘结构的创建图9-8分类剖面图数据仓库与数据挖掘技术图9-9分类关系图图9-10分类特征数据仓库与数据挖掘技术图9-11分类对比图9-12提升图数据仓库与数据挖掘技术图9-13分类矩阵图习题91. 简单地描述如何计算由如下类型的变量描述的对象间的相异度：(a) 数值(区间标度)变量(b) 非对称的二元变量(c) 分类变量(d) 比例标度变量(e) 非数值向量对象2. 假设数据挖掘的任务是将如下8个点聚类为3个簇:A1(2,10),A2(2,5),A3(8,4),B1(5,8),B2(7,5),B3(6,4),C1(1,2),C3(4,9),距离函数是欧几里得距离。
数据库中的空间数据聚类与分类
数据库中的空间数据聚类与分类随着科技的飞速发展，数据的产生速度不断增加。
其中，空间数据是指具有地理位置信息的数据，例如地图数据、卫星影像数据、人口分布数据等。
针对这些庞大的空间数据，数据库的存储和管理变得愈发重要。
数据库中的空间数据聚类与分类技术旨在将相似的空间数据归为一类，并将不同类别的数据区分开来。
通过对空间数据的聚类与分类，可以更好地理解和分析大规模的空间数据集。
首先，空间数据聚类是将具有相似特征的空间数据划分为不同的类别。
这些特征可以是距离、形状、颜色、密度等。
聚类算法是对空间数据进行分组的工具，采用基于距离的测量方法来评估数据点之间的相似度。
常见的聚类算法包括K-Means聚类、DBSCAN聚类和层次聚类等。
其中，K-Means聚类是最常用的算法之一，能够基于数据之间的距离进行快速有效的聚类。
在数据库中进行空间数据分类的目的是将聚类后的数据加以标签，便于后续的空间分析和查询。
分类过程中可以利用机器学习的方法，将空间数据分为不同的类别。
常见的分类算法有决策树、支持向量机和神经网络等。
这些算法能够从训练集中学习并预测未知空间数据的类别。
数据库中的空间数据聚类与分类技术可以应用于许多领域。
举例来说，地理信息系统（GIS）中的空间数据聚类与分类可以用于城市规划，通过对城市人口分布、交通流量等数据的聚类与分类，优化城市规划和交通策略。
在环境保护领域，利用卫星影像数据的聚类和分类技术，可以帮助划定生态保护区和监测森林覆盖率等。
此外，由于数据库中的空间数据聚类与分类技术具有高效、准确和可扩展等特点，它也成为大数据管理与分析的重要工具。
数据挖掘、商业智能和市场调研等领域都离不开对数据的聚类与分类。
通过对大规模空间数据进行聚类与分类，可以发现隐藏在数据背后的知识和关联，并帮助企业做出更明智的决策。
尽管空间数据聚类与分类技术在实际应用中具有广泛的潜力，但也存在一些挑战。
首先，空间数据的特点决定了传统聚类与分类算法的不适用性。
大数据分析师如何进行数据聚类与分组
大数据分析师如何进行数据聚类与分组数据聚类与分组是大数据分析中常用的技术工具之一。
通过这一方法，大数据分析师可以将海量的数据分为若干个组别，从而更好地理解数据之间的关系和特征。
本文将介绍大数据分析师如何进行数据聚类与分组的步骤和方法。
一、数据准备在进行数据聚类与分组之前，大数据分析师首先需要准备好待分析的数据集。
该数据集应包含所需的各种属性和特征，并经过必要的数据清洗和预处理。
二、选择聚类算法在数据准备完成之后，大数据分析师需要选择适合的聚类算法进行数据分组。
目前常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
不同的算法适用于不同的数据类型和问题需求，选择合适的聚类算法是关键的一步。
三、确定聚类数目在选择聚类算法之后，大数据分析师需要确定聚类的数目。
聚类数目的确定可以基于先验知识和经验，也可以通过统计方法和指标来进行评估。
通常来说，聚类数目的选择应该使得组内差异最小化，组间差异最大化。
四、进行数据聚类一旦确定了聚类数目，大数据分析师就可以开始进行数据的聚类工作。
根据选择的聚类算法，将数据分为不同的簇或组，每个簇具有一定的相似性和相关性。
在这一步骤中，可以利用各种聚类算法的实现工具和编程语言进行计算和分析。
五、评估和验证进行数据聚类之后，大数据分析师需要进行对聚类结果的评估和验证。
常用的评估指标包括组内差异、组间差异、轮廓系数等。
通过这些指标，可以评估聚类的效果和质量，进而调整和优化聚类算法的参数和模型。
六、数据可视化与解释最后，大数据分析师需要将聚类结果进行可视化展示，并解释产生的数据分组。
数据可视化可以帮助我们更直观地理解数据之间的关系和特征，为后续的数据分析和决策提供更有力的支持。
总结：数据聚类与分组是大数据分析师常用的技术工具之一，通过该方法可以将海量的数据进行分类和分组，从而更好地理解数据之间的关系和特征。
在进行数据聚类与分组之前，需要准备数据、选择合适的聚类算法、确定聚类数目、进行数据聚类、评估和验证聚类结果以及进行数据可视化与解释。
数据仓库与数据挖掘中的聚类算法
数据仓库与数据挖掘中的聚类算法随着信息化时代的到来，数据已经成为了企业生产、经营和管理的最重要的资源之一。
数据的高速增长和多样性给企业带来了更多的挑战，怎么更好地从这些海量数据中挖掘出有价值的信息，成为所有企业所面对的共同问题。
数据仓库和数据挖掘技术的应用，有望成为解决这些挑战的有效手段。
本文将围绕数据仓库和数据挖掘两个方面，详细介绍聚类算法的原理、应用以及优缺点。
一、数据仓库数据仓库，是指将企业的数据集中存储、集成、管理的系统。
其核心是将异构的数据集成于一体，便于企业管理者快速地从中切入任何一个数据领域，进行深入的挖掘分析，以便更好的发现市场风险、新的商业机会、优化产品设计等。
数据仓库的功能主要包括数据的收集、汇聚、整合、存储、管理、查询和分析等。
其目的在于从大量的海量数据中，挖掘出更为有价值、更为深入的信息，辅助企业进行决策制定。
数据仓库一般由四个部分组成：数据源、数据处理、数据管理和数据访问。
二、数据挖掘数据挖掘又叫做数据矿掘，是一种通过数据分析、模式识别等技术，从大量数据中挖掘出潜在的商业价值以及其他有用的信息的过程。
数据挖掘技术主要有分类、聚类、关联规则挖掘、持续性挖掘和决策树等。
而其中的聚类算法也成为了数据挖掘中最常用的技术之一。
三、聚类算法聚类算法又称为群体分析或聚类分析，是指将样本数据划分为若干个不同的集合，其中每个集合都至少包含两个样本。
聚类算法主要是为了将样本聚为不同的组群，每个组群具有相似性，而不同的组群之间具有较大的差异性。
聚类算法的基本步骤如下：1、将样本进行初始化，将样本集合分为若干个分组。
2、计算不同分组之间的距离，根据不同的计算方式进行选择。
3、将距离最近的两个分组合并，形成一个新的分组。
4、重新计算与新分组之间的距离，重复1-3步骤，直到满足停止条件，结束聚类算法运行。
聚类算法主要有层次聚类、K-means聚类、密度聚类、DBSCAN聚类等。
四、应用聚类算法在数据挖掘中应用广泛，主要包括以下几个方面：1、客户细分：根据顾客的消费行为、购买偏好等特征进行聚类，以便于进行针对性的营销策略。
数据库中的时序数据聚类与分类
数据库中的时序数据聚类与分类时序数据是指按照时间顺序排列的数据集合，这类数据常见于时间序列分析、金融数据、传感器数据等领域。
对于大规模的时序数据集，进行聚类与分类可以帮助我们发现数据的模式和规律，进而提供有效的决策依据。
数据库中的时序数据聚类与分类是一项重要的任务，本文将从理论基础、算法选择和应用示例等方面进行探讨。
一、理论基础1.1 时序数据聚类的意义和挑战时序数据聚类的主要目的是将相似的时间序列数据分为不同的簇，以便于进一步的数据分析和模式识别。
然而，由于时序数据的特殊性，导致了以下主要挑战：首先，时序数据具有高维度和实时性的特点，传统的数据聚类方法难以有效处理。
因此，需要采用适用于时序数据的专门算法。
其次，时序数据的相似性度量是聚类的关键。
传统的欧氏距离度量在时序数据中不一定适用，需要考虑到数据的时间顺序性和周期性。
最后，时序数据中可能存在噪音、缺失值和异常值等问题，这些都会对聚类结果产生影响，需要进行预处理和异常检测。
1.2 时序数据分类的概念和方法时序数据分类是通过将时序数据分为预定义的类别，实现对不同类别数据的判别和分类。
其主要包括以下几种方法：基于规则的分类：根据数据的特征和域知识定义一组规则，通过匹配规则进行分类。
基于相似性的分类：计算数据之间的相似性度量，将相似的数据归于同一类别。
基于统计模型的分类：通过建立和训练模型，将时序数据预测为某一类别。
基于机器学习的分类：使用机器学习算法对时序数据进行训练和分类，如决策树、支持向量机等算法。
二、算法选择与优化2.1 时序数据聚类算法选择针对时序数据聚类，我们可以选择以下几种常见的算法进行实现和优化：K-means算法：K-means算法是一种基于距离度量的聚类算法，在时序数据中可以使用动态时间规整(DTW)等方法进行距离度量，进而实现时序数据的聚类。
层次聚类算法：层次聚类是一种基于距离度量的层次化聚类方法，可以通过树状图表示聚类结果。
聚类分析方法在数据仓库设计中的应用与优化
聚类分析方法在数据仓库设计中的应用与优化一、引言数据仓库设计是现代数据管理领域中的一个重要任务。
在海量数据的背景下，有效地组织数据成为提取有价值信息的关键。
聚类分析作为一种常用的数据挖掘技术，被广泛应用于数据仓库设计中。
本文将探讨聚类分析方法在数据仓库设计中的应用及相应的优化策略。
二、聚类分析方法概述1. 聚类分析定义聚类分析是将相似的数据对象归类到同一组别或簇中的一种数据挖掘技术。
通过聚类分析，可以发现数据中的隐藏模式和规律，帮助我们更好地理解数据及其之间的关系。
2. 聚类分析方法常见的聚类分析方法包括：层次聚类、K-Means聚类、DBSCAN聚类等。
这些方法都基于不同的原理和假设，适用于不同的数据类型和场景。
三、聚类分析在数据仓库设计中的应用1. 分组数据仓库设计数据仓库设计的一个重要任务是将数据按照不同属性进行分组，以便更好地进行数据分析和提取。
聚类分析方法可以根据数据的相似性将其分组，为数据仓库设计者提供了一种有效的设计思路。
2. 数据仓库指标定义数据仓库的指标定义是决定数据仓库性能的重要因素之一。
聚类分析可以帮助我们根据数据的特点和关系定义合适的指标，并优化数据仓库设计。
3. 多维度数据分析数据仓库通常包含多个维度的数据。
聚类分析方法可以将数据按照不同维度进行划分，并将相似的数据归为一类。
这样可以更好地理解数据之间的关系，为数据仓库性能的提升提供参考。
四、聚类分析方法在数据仓库设计中的优化策略1. 数据预处理数据预处理是聚类分析的关键步骤之一。
在进行聚类分析之前，我们需要对原始数据进行清洗和处理，以排除异常值和冗余信息。
这样可以提高聚类分析的准确性和效率。
2. 簇数选择在进行聚类分析时，我们需要选择合适的簇数。
选择过多的簇数会导致聚类结果过于细化，选择过少的簇数则会导致聚类结果过于粗糙。
因此，我们需要根据实际需求和数据特点选择合适的簇数，以取得较好的聚类效果。
3. 聚类结果评估聚类结果的评估是判断聚类分析质量的重要标准之一。
物流大数据分析中的聚类算法研究
物流大数据分析中的聚类算法研究随着信息化发展的不断深入，物流大数据已逐渐成为物流行业的重要组成部分。
物流大数据的分析可以为物流企业提供决策依据、优化运营、提高效率、降低成本，进而提高企业的竞争能力。
而聚类算法作为物流大数据分析的一种重要手段，其研究与应用也愈加受到关注。
一、聚类算法的基本原理聚类算法是通过对一组对象进行分组，使得组内对象之间的相似度尽可能大，组间对象之间的相似度尽可能小，将一个数据集分成若干个类别的方法。
聚类算法广泛应用于物流大数据的分类与分析，如订单分类、区域划分、货物分拣等。
常用的聚类算法包括层次聚类算法、K均值聚类算法、DBSCAN聚类算法等。
层次聚类算法是将数据集看作是一棵树，通过递归地将数据集划分为更小的子集，直到满足某个条件为止。
该算法分为自下而上（聚合）和自上而下（分裂）两种方式。
K均值聚类算法是将n个对象分组成k个簇，以使簇内最大的距离（均方误差）最小。
当簇的个数k确定时，该算法每次执行均可以得到最优划分。
其基本步骤包括：1)任意选择k个初始质心；2）根据各个对象到各个质心的距离将对象分到最近的质心对应的簇中；3）重新计算每个簇的质心；4）重复步骤2、3，直到质心不再移动为止。
DBSCAN聚类算法是基于密度的聚类方法，该算法将密度相连的对象自动聚成一个簇，并将"密度稀疏（离群点）"的对象不属于任何簇。
二、聚类算法的应用聚类算法在物流领域的应用非常广泛，主要包括以下三个方面。
1.物流订单分类物流订单分类主要是根据订单的不同属性（如地区、物品类别、重量、体积、金额等）将订单进行分组。
通过聚类算法，可以根据订单的特征对订单进行分类，形成订单分类体系，方便物流企业对订单进行管理和统计，提高订单处理效率。
2.仓库区域划分仓库区域划分是将仓库的存储空间划分成多个区域，以便更好地您存储、盘点和统计货物。
聚类算法可以根据货物属性和大小来对货物进行分类，根据货物的存储要求对区域进行划分，提高仓库的物品存储效率和管理水平。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业各类数据的系统。
在构建数据仓库时，源数据的类型是非常重要的，因为它决定了数据仓库能够处理和分析的数据范围。
下面将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和预定义模式的数据。
这种类型的数据通常以表格形式存储，每个数据项都有明确的定义和类型。
常见的结构化数据包括关系型数据库中的表格数据、Excel电子表格中的数据等。
2. 半结构化数据：半结构化数据是介于结构化数据和非结构化数据之间的一种数据类型。
它具有一定的结构，但不符合传统的关系型数据库的模式。
常见的半结构化数据包括XML文件、JSON文件、HTML文件等。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有固定格式和预定义模式的数据。
这种类型的数据通常以文本形式存在，没有明确的结构和关系。
常见的非结构化数据包括文档、电子邮件、图片、音频、视频等。
4. 时间序列数据：时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，通常用于分析和预测趋势和模式。
常见的时间序列数据包括股票价格、气象数据、销售数据等。
5. 多媒体数据：多媒体数据是指包含图像、音频和视频等多种媒体元素的数据。
这种类型的数据通常具有较大的体积和复杂的结构。
常见的多媒体数据包括照片、音乐、电影等。
6. 元数据：元数据是描述数据的数据，用于解释和管理数据的含义和属性。
它包括数据的来源、格式、结构、关系等信息。
元数据在数据仓库中起着重要的作用，帮助用户理解和使用数据。
在构建数据仓库时，需要根据业务需求和数据特点选择合适的源数据类型。
不同的源数据类型需要采用不同的数据抽取、转换和加载（ETL）技术进行处理和整合。
同时，还需要考虑数据的质量、一致性和安全性等方面的问题，确保数据仓库的可靠性和有效性。
总结：数据仓库的源数据类型包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、时间序列数据、多媒体数据和元数据。
根据业务需求和数据特点选择合适的源数据类型，并采用相应的ETL技术进行处理和整合。
数据仓库设计与建模的聚集与分区策略
数据仓库设计与建模的聚集与分区策略数据仓库（Data Warehouse）作为企业决策支持系统的重要组成部分，充分利用数据资源对企业全面了解和未来决策提供帮助。
而数据仓库的设计与建模则是保证数据仓库有效运行的关键。
在数据仓库设计与建模中，聚集与分区策略是必不可少的环节。
本文将从理论与实践的角度探讨数据仓库设计与建模的聚集与分区策略。
一、聚集策略1. 聚集的定义与作用聚集是将细粒度的数据聚合成粗粒度的数据，通过对数据的聚合处理，可以提高查询效率并降低数据仓库的存储空间。
聚集可以减少复杂查询的执行时间，加快数据查询的速度，提高分析工作的效率。
2. 聚集的选择原则在选择聚集的时候，需要考虑以下原则：a. 尽量选择与业务相关的列进行聚集，减少不必要的列聚集，避免存储冗余。
b. 根据查询频率选择聚集，将经常用到的查询设计为聚集，并且要考虑聚集的复用性，以减少重复聚集的情况。
c. 考虑查询的复杂度与聚集的计算成本，选择合适的聚集策略，使查询效率最大化。
3. 聚集的实现方式聚集的实现方式有两种：物理聚集和逻辑聚集。
a. 物理聚集是将聚集表物理存储在数据库中，通过物理连接或者物理关系与原始表相连。
物理聚集的优点是查询速度快，但是维护成本较高。
b. 逻辑聚集是通过视图等虚拟方式进行聚集。
逻辑聚集的优点是维护成本低，但是查询速度略慢。
二、分区策略1. 分区的定义与作用分区是将数据仓库中的表按一定规则拆分为多个部分，每个部分称为一个分区。
通过分区可以实现数据的灵活管理，提高查询效率，降低数据的维护成本。
2. 分区的选择原则在选择分区策略时，需要考虑以下原则：a. 根据业务特点选择合适的分区策略，通常是按照时间、地域、业务属性等进行分区。
b. 考虑存储和查询的效率，选择合适的分区方式，以提高查询速度和降低存储成本。
c. 考虑数据访问的均衡性，避免数据倾斜的情况发生。
3. 分区的实现方式分区的实现方式有两种：水平分区和垂直分区。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
在构建数据仓库时，源数据的类型是非常重要的，因为它决定了数据仓库中存储的数据种类和特性。
下面将详细介绍数据仓库中常见的源数据类型。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和预定义模式的数据，通常以表格形式存储。
这种数据类型包括关系数据库中的表格数据、电子表格数据等。
结构化数据易于存储和查询，是数据仓库中最常见的数据类型。
例如，一个电商公司的定单数据可以以结构化数据的形式存储在数据仓库中，包括定单号、用户ID、商品ID、购买数量、定单金额等字段。
2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统关系型数据库表格模式的数据。
这种数据类型通常以XML、JSON等格式存储，具有层次结构和标签。
半结构化数据在数据仓库中的存储和查询相对复杂，但可以存储更灵便的数据。
例如，一个新闻网站的文章数据可以以半结构化数据的形式存储在数据仓库中，包括文章标题、作者、发布日期、正文内容等字段。
3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有固定格式和预定义模式的数据，通常是以文本、图象、音频、视频等形式存在。
这种数据类型在数据仓库中的存储和分析较为难点，需要进行数据清洗和转换。
例如，一个社交媒体平台的用户评论数据可以以非结构化数据的形式存储在数据仓库中，包括评论内容、用户ID、时间戳等信息。
4. 多媒体数据：多媒体数据是指包含图象、音频、视频等多种媒体形式的数据。
这种数据类型在数据仓库中的存储和处理较为复杂，需要专门的存储和分析技术。
例如，一个电影公司的电影数据可以以多媒体数据的形式存储在数据仓库中，包括电影海报、预告片、音轨等信息。
5. 实时数据：实时数据是指以流式方式产生的数据，要求在短期内进行处理和分析。
这种数据类型通常用于监控和实时决策场景，对数据仓库的存储和处理能力提出了更高的要求。
例如，一个物流公司的实时货物跟踪数据可以以实时数据的形式存储在数据仓库中，包括货物位置、运输状态、估计到达时间等信息。
数据仓库设计与建模的聚集与分区策略(七)
数据仓库设计与建模的聚集与分区策略数据仓库是现代企业重要的决策支持系统之一，它通过集成、清洗和存储企业的各种数据，为决策者提供快速、灵活的数据分析和查询功能。
数据仓库的设计与建模是构建高效可靠的数据仓库系统的关键步骤之一。
而聚集与分区策略又是数据仓库设计与建模的重要组成部分。
聚集策略是数据仓库设计中常用的一种性能优化技术。
它通过预先计算并存储数据的聚合结果，以提高后续查询的性能。
聚集可以根据不同的维度和度量指标进行，例如按照时间维度进行每日、每周、每月的汇总，或者按照地理维度进行区域的聚合计算。
聚集可以减少大量的计算和查询时间，从而提高数据仓库的整体性能。
同时，聚集的设计还需要考虑数据仓库的更新频率和存储成本。
对于更新频率较高的数据，聚集需要定期更新，而对于存储成本较高的数据，需要合理权衡聚集的粒度和存储空间的使用。
分区策略是数据仓库建模中常用的一种数据分割技术。
分区可以将数据仓库按照某个维度进行划分，例如按照时间维度将数据仓库分为不同的时间段，或者按照地理维度将数据仓库分为不同的区域。
分区可以提高查询性能，同时也方便数据的维护和管理。
在分区策略的设计中，需要考虑分区的粒度和分区关键字的选择。
分区的粒度需要根据数据的特点和查询需求进行合理划分，过细的粒度会增加分区管理的复杂性，而过粗的粒度会导致查询性能下降。
分区关键字的选择需要根据数据的分布情况进行，例如选择时间作为分区关键字时，需要考虑时间的范围和增长趋势。
在数据仓库设计与建模中，聚集与分区策略往往是相辅相成的。
聚集可以通过提前计算和存储聚合结果来加速查询，而分区可以将数据仓库分割为更小的部分，减少查询的数据量。
因此，聚集和分区策略往往需要共同协调和设计。
在应用聚集和分区策略时，需要根据实际情况进行权衡和选择。
例如，对于更新频率较高的数据，可以选择较精细的分区策略和较粗糙的聚集策略；对于数据量较大的表，可以选择较粗糙的分区策略和较细致的聚集策略。
聚类分析数据
聚类分析数据聚类分析是一种数据挖掘技术，用于将一组数据分成不同的组或者类别，使得同一类别内的数据相似度较高，不同类别间的数据相似度较低。
聚类分析可以匡助我们发现数据中的隐藏模式和结构，从而更好地理解数据和做出决策。
在进行聚类分析之前，我们需要明确以下几个步骤：1. 数据采集：首先，我们需要采集相应的数据。
数据可以来自于各种渠道，如数据库、文件、传感器等。
采集到的数据应该能够反映我们所关注的问题或者目标。
2. 数据预处理：在进行聚类分析之前，我们需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。
预处理包括数据清洗、数据变换和数据规范化等步骤。
数据清洗可以去除异常值和缺失值，数据变换可以将数据转换为适合聚类分析的形式，数据规范化可以将数据缩放到相同的范围内。
3. 特征选择：在进行聚类分析之前，我们需要选择合适的特征或者变量。
特征选择可以匡助我们减少数据维度，提高聚类分析的效果。
选择合适的特征需要考虑特征的相关性、重要性和可解释性等因素。
4. 聚类算法选择：选择合适的聚类算法是进行聚类分析的关键步骤。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
不同的聚类算法适合于不同的数据类型和问题场景。
我们可以根据数据的特点和需求选择合适的聚类算法。
5. 聚类分析：在选择了合适的聚类算法之后，我们可以开始进行聚类分析。
聚类分析的目标是将数据分成不同的组或者类别，使得同一类别内的数据相似度较高，不同类别间的数据相似度较低。
聚类分析可以通过计算样本之间的距离或者相似度来实现。
聚类分析的结果可以通过可视化或者统计指标来展示。
6. 结果解释和应用：最后，我们需要对聚类分析的结果进行解释和应用。
我们可以通过可视化、统计分析和模型评估等方法来解释聚类分析的结果。
聚类分析的结果可以匡助我们发现数据中的隐藏模式和结构，从而更好地理解数据和做出决策。
总结起来，聚类分析是一种数据挖掘技术，用于将一组数据分成不同的组或者类别。
在进行聚类分析之前，我们需要进行数据采集、数据预处理、特征选择、聚类算法选择、聚类分析和结果解释和应用等步骤。
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数据仓库与数据挖掘
6
8.3.1 连续型属性的相似度计算方法
欧氏距离（Euclidean distance）
d(x i , x j)
k 1
d
( x ik x
jk
)
2
曼哈顿距离（Manhattan distance）
d ( xi , x j )
k 1
d
d
x ik x jk
不对称的二值离散型属性
d(x i, x j) a 10 a 01 a 11 a 10 a 01
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数据仓库与数据挖掘
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8.3.3 多值离散型属性的相似度计算方法
多值离散型属性的相似度
d(x i , x j ) d u d
d为数据集中的属性个数，u为样本xi 和xj取值相同的属性个数
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数据仓库与数据挖掘
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8.3.4 混合类型属性的相似度计算方法
对于包含混合类型Biblioteka 性的数据集的 相似度通常有两种计算方法：
将属性按照类型分组，每个新的数据 集中只包含一种类型的属性；之后对 每个数据集进行单独的聚类分析 把混合类型的属性放在一起处理，进 行一次聚类分析
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8.4 k-means聚类算法
8.4.1 k-means聚类算法的基本概念 8.4.2 SQL server 2005中的k-means 应用
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数据仓库与数据挖掘
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8.4.1 k-means聚类算法的基本概念
划分聚类方法对数据集进行聚类时包 含三个要点：
明考斯基距离（Minkowski distance）
d ( x i , x j ) ( x ik x
k 1 q jk
)
1/ q
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数据仓库与数据挖掘
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8.3.2 二值离散型属性的相似度计算方法
数据样本的二值离散型属性的取值情况
数据样本xi 1
数据样本xj 1 0 a11 a01
数据仓库与数据挖掘 4
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8.2 聚类分析概述
通常聚类算法可以分为以下几类：
划分聚类方法 层次聚类方法 基于密度的聚类方法 基于网格的聚类方法
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数据仓库与数据挖掘
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8.3 聚类分析中相似度的计算方法
8.3.1 连续型属性的相似度计算方法 8.3.2 二值离散型属性的相似度计算方法 8.3.3 多值离散型属性的相似度计算方法 8.3.4 混合类型属性的相似度计算方法
8.4.2 SQL server 2005中的k-means应用 创建 Analysis Services 项目 创建数据源 创建数据源视图 创建k-means挖掘结构 设置k-means挖掘结构的相关参数 建立k-means挖掘模型 查看挖掘结果
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选定某种距离作为数据样本间的相似性 度量 选择评价聚类性能的准则函数 选择某个初始分类，之后用迭代的方法 得到聚类结果，使得评价聚类的准则函 数取得最优值
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K均值（k-means）是一种简便、实用的无监 督聚类分析算法。这种算法在已知簇的个数时 ，可很好地实现数据的聚类分析。 基本思想 （1）首先，随机选择k个数据点做为聚类中心 （2）然后，计算其它点到这些聚类中心点的 距离，通过对簇中距离平均值的计算，不断改 变这些聚类中心的位置，直到这些聚类中心不 再变化为止。
8.4.1 k-means聚类算法的基本概念
k-means聚类算法的操作步骤
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数据仓库与数据挖掘
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6.1.4 主要算法
优势
（1）算法简单； （2）执行和收敛过程相对较快，是一种常见的聚类 算法。
局限性
（1）必须事先知道聚类数； （2）算法要求簇是密集的、簇和簇之间的差异比较 大； （3）数据集的平均值的计算必须有适当的定义；
8.5 层次聚类方法
8.5.1 层次聚类方法的基本概念 8.5.2 层次聚类方法应用举例
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数据仓库与数据挖掘
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8.5.1 层次聚类方法的基本概念
层次聚类方法最常用的相似性度量有：
最小距离
d min ( X i , X j )
p X i , p ' X
min
数据仓库与数据挖掘
第八章 数据聚类
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1
8.1 引例
聚类分析的定义
聚类分析是将物理的或者抽象的数据集 合划分为多个类别的过程，聚类之后的 每个类别中任意两个数据样本之间具有 较高的相似度，而不同类别的数据样本 之间具有较低的相似度
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8.1 引例
参考书本P144~145
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平均距离
d avg ( X i , X j ) 1 n in
d (p, p')
j p X i p ' X
j
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数据仓库与数据挖掘
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8.5.1 层次聚类方法的基本概念
凝聚型层次聚类的操作步骤
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数据仓库与数据挖掘
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8.5.2 层次聚类方法应用举例
0
a10 a00
合计
a11+a10 a01+a00
合计
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a10+数据样 本的二 值离散 a11+a01 型属性 的取值 情况 数据仓库与数据挖掘 a00
a11+a10+a01+a00
8
8.3.2 二值离散型属性的相似度计算方法
对称的二值离散型属性
d ( xi , x j ) a 10 a 01 a 11 a 10 a 01 a 00
d (p, p')
j
最大距离
d max ( X i , X j )
p X i , p ' X
max
d ( p, p')
j
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数据仓库与数据挖掘
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8.5.1 层次聚类方法的基本概念
层次聚类方法最常用的相似性度量有：
均值距离
d mean ( X i , X j ) d ( m i , m j )
聚类分析示例数据集
样本序号
x1 x2 x3 x4
描述属性1
1 1 1.5 4.5
描述属性2
3 6.5 4 7.5
聚类分析的数据集 没有类别属性
x5
x6 x7
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4
5.5 4.5
8.5
9 8
数据仓库与数据挖掘 3
8.2 聚类分析概述
数据挖掘技术对聚类分析的要求：
可伸缩性 处理不同类型属性的能力 发现任意形状聚类的能力 减小对先验知识和用户自定义参数的依 赖性 处理噪声数据的能力 可解释性和实用性