数据流聚类算法CluStream介绍
一种基于滑动窗口的流数据聚类算法
⼀种基于滑动窗⼝的流数据聚类算法第⼀个以流数据为分析对象的聚类算法是由Sudipto Guha 等提出的STREAM 算法。
这种算法根据分治原理，使⽤⼀个不断迭代的过程实现有限空间对数据流进⾏K-means聚类，但该算法⽆法处理演化的数据流。
Aggarwal 在总结上述⽅法本质缺陷的基础上提出了⼀个数据流聚类框架Clustream[5]，其核⼼思想是将聚类过程分为在线和离线两个阶段。
在线部分的任务是存储数据流的汇总结果，⽣成⼀种称为微聚类的信息存储结构，并按⾦字塔式时间结构将中间结果进⾏保存。
离线部分既是根据⽤户指定的观察时段及聚类数量，快速⽣成聚类结果的过程。
CluStream 不⾜之处在于需要⽤户指定聚类簇数k，要求强⾏输⼊固定的聚类簇数必然影响真实的聚类形态分布。
同时，算法是以K-means 算法为基础，对⾮凸形状聚类效果不好，⽆法发现任意形状的聚类，且当噪声数据增多时，聚类质量急骤下降。
Aggarwal 等后续提出了专门针对⾼维连续属性数据流的HPStream 算法，该算法引⼊了⼦空间聚类，并提出了具有遗忘特性的聚类结构，使⽤⾼维投影技术和衰减结构来处理⾼维数据流，HPStream 算法对⾼维数据流具有很好的健壮性。
但算法中需要⽤户来指定平均聚类维数，⽤户⼀般并不具备这种领域知识，成为该算法的瓶颈。
Cao 等⼈提出了基于密度的两阶段聚类⽅法,即DenStream 算法，该算法仍然沿⽤CluStream 算法中的双层结构，创造性的引⼊了潜在微聚类簇和孤⽴点微聚类簇结构，具备对孤⽴点的分析能⼒，即随着数据流不断进化，算法可以识别在某⼀时间段有可能演变成聚类簇的孤⽴点或“潜在聚类”，从⽽更加准确的捕获真实的聚类形态。
但由于算法中采⽤全局⼀致的绝对密度作为参数，使得聚类结果对参数⼗分敏感，⽽且它不⽀持指定的时间窗⼝内实时数据流的演化分析。
受到⼴泛关注的3 类⽅法是基于⽹格的数据流聚类技术[6-9]、⼦空间聚类技术[7-9]、混合属性数据流聚类[10]，代表了当前数据流聚类研究的主流⽅向。
Spark MLlib之K-Means聚类算法
Spark实现K-Means算法
int numClusters = 3; //预测分为3个簇类 int numIterations = 20; //迭代20次 int runs = 10; //运行10次，选出最优解 KMeansModel clusters = KMeans.train(parsedData.rdd(), numClusters, numIterations, runs); //计算测试数据分别属于那个簇类 print(parsedData.map(v -> v.toString() + " belong to cluster :" + clusters.predict(v)).collect()); //计算cost double wssse = puteCost(parsedData.rdd()); System.out.println("Within Set Sum of Squared Errors = " + wssse); //打印出中心点 System.out.println("Cluster centers:"); for (Vector center : clusters.clusterCenters()) { System.out.println(" " + center); }
Spark实现K-Means算法
//进行一些预测 System.out.println("Prediction of (1.1, 2.1, 3.1): " + clusters.predict(Vectors.dense(new double[]{1.1, 2.1, 3.1}))); System.out.println("Prediction of (10.1, 9.1, 11.1): " + clusters.predict(Vectors.dense(new double[]{10.1, 9.1, 11.1}))); System.out.println("Prediction of (21.1, 17.1, 16.1): " + clusters.predict(Vectors.dense(new double[]{21.1, 17.1, 16.1}))
createnccmodel的参数说明
createnccmodel的参数说明createnccmodel是一个用于创建NCC（Neural Collaborative Filtering）模型的函数，该模型常用于推荐系统中。
下面将对createnccmodel的参数进行详细说明。
1. 参数一：user_num参数名：user_num参数类型：整数参数含义：用户数量说明：该参数表示参与推荐的用户数量，需要根据实际情况设定。
用户数量越多，模型的训练和推荐效果可能会更好，但也会增加计算和存储的成本。
2. 参数二：item_num参数名：item_num参数类型：整数参数含义：物品数量说明：该参数表示参与推荐的物品数量，需要根据实际情况设定。
物品数量越多，模型的训练和推荐效果可能会更好，但也会增加计算和存储的成本。
3. 参数三：latent_dim参数名：latent_dim参数类型：整数参数含义：潜在因子维度说明：该参数表示模型中潜在因子的维度，用于表示用户和物品的特征。
潜在因子维度越大，模型能够更好地捕捉用户和物品的特征，但也会增加模型的复杂度和训练时间。
4. 参数四：layers参数名：layers参数类型：列表参数含义：神经网络层数和每层的隐藏单元数说明：该参数表示神经网络的结构，列表中的元素依次表示每一层的隐藏单元数。
例如，[64,32,16]表示神经网络有3层，第一层隐藏单元数为64，第二层隐藏单元数为32，第三层隐藏单元数为16。
神经网络的结构可以根据实际情况进行调整，以提高模型的表达能力。
5. 参数五：num_classes参数名：num_classes参数类型：整数参数含义：分类数量说明：该参数表示推荐结果的分类数量，用于多分类问题。
例如，如果推荐结果分为10个类别，则num_classes为10。
如果是二分类问题，则num_classes为2。
6. 参数六：dropout_rate参数名：dropout_rate参数类型：浮点数参数含义：丢弃率说明：该参数表示在训练过程中随机丢弃神经元的比例，用于防止过拟合。
consensusclusterplus clusteralg参数
consensusclusterplus clusteralg参数（原创版）目录1.概述2.ConsensusClusterPlus 算法3.ClusterAlg 参数4.参数详解5.实际应用6.总结正文1.概述在数据分析和机器学习领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它可以将数据集中的相似数据点归为一类。
其中，ConsensusClusterPlus 算法和 ClusterAlg 参数是聚类分析中非常关键的概念。
本文将详细介绍这两个概念以及它们的实际应用。
2.ConsensusClusterPlus 算法ConsensusClusterPlus（CCP）算法是一种基于图的聚类方法，它通过构建数据点之间的相似性图来寻找最优聚类。
CCP 算法的核心思想是基于图论中的最短路径问题，将聚类问题转化为求解最短路径问题。
该算法具有良好的可扩展性和较高的聚类准确性，适用于大规模数据集和高维数据。
3.ClusterAlg 参数在 ConsensusClusterPlus 算法中，ClusterAlg 是一个关键参数，用于指定聚类算法的类型。
ConsensusClusterPlus 支持多种聚类算法，如 K-means、DBSCAN、OPTICS 等。
通过修改 ClusterAlg 参数，可以实现对不同聚类算法的切换，以满足不同场景下的聚类需求。
4.参数详解ConsensusClusterPlus 算法的 ClusterAlg 参数有以下几种常见类型：（1）K-means：K-means 是最常用的聚类算法之一，它通过计算数据点之间的距离来将数据点分为 K 个簇。
K-means 聚类算法的参数包括 K （聚类数量）和 max_iter（最大迭代次数）。
（2）DBSCAN：DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，它通过计算数据点的密度来将数据点分为不同的簇。
DBSCAN 聚类算法的参数包括 eps（邻域大小）、min_samples（最小样本数）和 max_iter（最大迭代次数）。
clique算法
基于密度和网格的CLIQUE算法是1998年提出的基 于密度同时基于网格的聚类算法。该算法针对高维空 间数据集采用了子空间的概念来进行聚类，因此适用 于处理高维数据，并可应用于大数据集。另外，该算 法给出了用户易于理解的聚类结果最小表达式。 CLIQUE算法采用子空间的概念进行聚类还有一个 内在的优点，即其形成的聚类不一定存在于全维空间， 可以存在于原始全维空间的一个子空间。
三、为每个簇生成最小化的描述
对于一个在k维数据空间S中的一个簇C，空间S中的区域集合W是聚类C覆盖的条件是 对于每一个R ∈ W都包含在簇C中，并且簇C中的任何一个单元都至少包含在一个R 中。为了找到多维空间中的优质覆盖，这一步要分成两小步进行，先是找出最大区 域的覆盖，再找到最小覆盖。 首先，使用贪心算法来找最大覆盖区域，即贪心地用最大数目的长方形来覆盖聚类。 输入: 在相同的k维空间S中相连的密集单元集合C。 输出: 最大化的区域R的集合W。 算法: 在多维数据空间中，任意选择某一个密集单元u1∈C，再扩展为一个最大化 的区域R1，它覆盖u1，将R1加入到R中去;然后寻找另一个密集子单元u2 ∈ C，它没 有被任何一个R中的最大区域覆盖，同样扩展成一个最大化的区域R2，它覆盖u2;重 复上述步骤直到C被R的最大区域覆盖。 接下来，就是力求找到最小覆盖 输入: 每个聚类的覆盖 输出: 一个最小覆盖 算法: 从已有的最大覆盖中，移走数目最小的多余最大空间区域，直到没有多余的 最大密集区域为止。
Clique利用的一个性质：如果一个k维单元是密集的,那么他在k一1维空间上的投 影也是密集的。也就是说,给定一个k维的候选密集单元,如果检查它的k一1维投 影单元,发现任何一个不是密集的,那么就知道第k维的单元也不可能是密集的。 因此可以从k一1维空间中发现的密集单元来推测k维空间中潜在的或候选的密集 单元。（类似于Apriori性质）
数据流聚类算法D-Stream
Density-Based Clustering for Real-Time Stream Data基于密度的实时数据流聚类(D-Stream)翻译by muyefeiE-mail: **************注释：版权归作者所有，文档仅用于交流学习，可以用大纲视图查看文档结构摘要：现有的聚类算法比如CluStream是基于k-means算法的。
这些算法不能够发现任意形状的簇以及不能处理离群点。
而且，它需要预先知道k值和用户指定的时间窗口。
为了解决上述问题，本文提出了D-Stream算法，它是基于密度的算法。
这个算法用一个在线部分将数据映射到一个网格，在离线部分计算网格的密度然后基于密度形成簇。
算法采用了密度衰减技术来捕获数据流的动态变化。
为了探索衰减因子、数据密度以及簇结构之间的关系，我们的算法能够有效的并且有效率地实时调整簇。
而且，我们用理论证明了移除那些属于离群点的稀疏网格是合理的，从而提高了系统的时间和空间效率。
该技术能聚类高速的数据流而不损失聚类质量。
实验结果表明我们的算法在聚类质量和效率是有独特的优势，并且能够发现任意形状的簇，以及能准确地识别实时数据流的演化行为。
关键词流数据挖掘基于密度的聚类D-Stream 分散的网格1 介绍实时聚类高维数据流是困难的但很重要。
因为它在各个领域应用到。
比如...聚类是一项关键的数据挖掘任务。
挖掘数据流有几项关键的挑战：（1）单遍扫描（2）将数据流视为数据一个很长的向量在很多应用中捉襟见肘，用户更加关注簇的演化行为。
近来，出现了许多数据流聚类方法。
比如STREAM、CluStream以及扩展（在多数据流，分布式数据流，并行数据流上的扩展）等。
CluStream以及扩展的算法有以下一些缺陷：1、只能发现球形簇，不能发现任意形状的簇。
2、不能够识别噪声和离群点。
3、基于k-means的算法需要多次扫描数据（其实CluStream利用两阶段方法和微簇解决了该问题）。
consensusclusterplus clusteralg参数
consensusclusterplus clusteralg参数摘要：I.引言- 介绍consensusclusterplus 和clusteralg 参数II.consesusclusterplus 参数- 参数概述- 参数设置方法- 参数作用III.clusteralg 参数- 参数概述- 参数设置方法- 参数作用IV.参数应用实例- 使用consensusclusterplus 和clusteralg 参数进行聚类分析的实例V.总结- 概括参数的作用和应用正文：I.引言consensusclusterplus 和clusteralg 是常用的聚类算法，通过调整不同的参数，可以实现对数据的有效聚类。
本文将详细介绍这两个算法的参数及其作用。
II.consesusclusterplus 参数consensusclusterplus 是一种基于共识聚类的算法，主要参数包括：1.n_clusters：聚类数量，即希望将数据分为多少个簇。
2.max_iter：最大迭代次数，控制算法的收敛速度。
3.tol：容差值，用于判断算法是否收敛。
参数设置方法：- n_clusters：根据实际需求设置聚类数量，一般通过交叉验证等方法选择最优值。
- max_iter：设置一个合适的最大迭代次数，过大可能导致计算时间过长，过小可能导致算法不收敛。
- tol：设置一个合适的容差值，用于判断算法是否收敛，一般情况下，可以设置为1e-4 或1e-5。
参数作用：- n_clusters：决定了聚类的数量，直接影响到聚类的效果。
- max_iter：控制算法的迭代次数，影响算法的收敛速度和效果。
- tol：用于判断算法是否收敛，避免算法陷入局部最优解。
III.clusteralg 参数clusteralg 是一种基于层次聚类的算法，主要参数包括：1.affinity：相似性度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。
2.linkage：连接方法，如单连接、全连接、平均连接等。
聚类分析法 PPT课件
（二）聚类方法和类相似系数
成组技术 GT
单一样品对之间可以根据原始数据构造一定的相似系数统 计量来描述它们之间的相似性。同样，当样品合并成类时， 也可以按一定的法则构造相似系数统计量，以描述样品与 类之间或类与类之间的相似程度。
这种构造样品与类与类之间的相似系数统计量的法则称为 聚类方法，该统计量称为类相似系数。
比如学生成绩数据就可以对学生按照理科或文科成绩（或 者综合考虑各科成绩）分类。
当然，并不一定事先假定有多少类，完全可以按照数据本 身的规律来分类。
如何度量远近？
成组技术 GT
如果想要对100个学生进行分类，如果仅仅知道他们的数 学成绩，则只好按照数学成绩来分类；这些成绩在直线上 形成100个点。这样就可以把接近的点放到一类。
如果还知道他们的物理成绩，这样数学和物理成绩就形成 二维平面上的100个点，也可以按照距离远近来分类。
三维或者更高维的情况也是类似；只不过三维以上的图形 无法直观地画出来而已。在饮料数据中，每种饮料都有四 个变量值。这就是四维空间点的问题了。
成组技术 GT
如果以n个数值型变量(n维空间)来描述某一类事物，则 一个事物就是n维空间中是一个点。
令加工零件Xi与Xj使用的机床总数目分别为CI与CJ，则 有：
Ci CI Cij C j CJ Cij 将以上两式代入式1得：
Sij
CI
Cij
（式2）
CJ —Cij
相似系数Sij可以用来判定一对零件的相似程度。若一对零 件加工机床的类型与数目完全相同，则Sij=1，若没有相同 的机床，则Sij=0 。
聚类分析作分类时各类群乃至类群数事先未知，而是根据数 据的特征确定的，又称为无师可循的分类。
单细胞测序聚类clustree
主题：单细胞测序聚类clustree分析内容：1. 单细胞测序技术的发展随着生物技术的不断进步，单细胞测序技术已经成为研究细胞的重要工具。
单细胞测序技术可以对单个细胞的基因组进行测序，从而揭示不同细胞种群之间的差异，帮助科研人员更深入地理解生物学过程。
2. 单细胞测序聚类分析的重要性单细胞测序数据通常包含大量的噪音和杂质，因此需要对数据进行聚类分析，将相似的细胞聚合在一起。
聚类分析可以帮助科研人员识别不同种类的细胞，并研究它们在生物学过程中的作用。
3. clustree在单细胞测序聚类中的应用clustree是一个用于单细胞测序数据聚类分析的工具，它可以帮助科研人员对单细胞测序数据进行可视化和聚类分析。
通过clustree，科研人员可以更直观地了解单细胞数据的聚类情况，识别不同的细胞种类，并进行进一步的生物学研究。
4. clustree的特点和优势clustree具有直观的可视化界面，使科研人员可以方便地探索单细胞测序数据的聚类结果。
它还可以对不同的聚类结果进行比较，帮助科研人员选择最合适的聚类方法和参数，并进行进一步的数据解释和分析。
5. clustree的使用方法使用clustree进行单细胞测序聚类分析非常简单。
科研人员需要将单细胞测序数据导入clustree中。
他们可以选择不同的聚类方法和参数，进行聚类分析。
clustree会生成直观的聚类树状图，帮助科研人员理解单细胞测序数据的聚类结果。
6. clustree的未来发展随着单细胞测序技术的不断发展，clustree在单细胞测序聚类分析中的应用也将不断拓展。
未来，我们期待clustree能够更好地适应不同类型的单细胞测序数据，并提供更多的功能和工具，帮助科研人员深入挖掘单细胞数据的潜在信息。
结语：单细胞测序聚类分析是单细胞测序研究的重要环节，而clustree作为一款强大的工具，为科研人员提供了简便直观的数据分析方式。
通过对clustree的了解和应用，科研人员可以更好地理解单细胞测序数据的聚类结果，促进单细胞生物学研究的发展。
clique算法
算法框架
CLIQUE 聚类算法包含下列步骤：
找出包含密集的子空间：对n维数据空间进行划分，划分 为互不相交的矩形单元，同时识别其中的密集单元。
识别聚类：可运用深度优先算法来发现空间中的聚类。 为每个簇生成最小化的描述：对于每个簇来说，它确定 覆盖相连的密集单元的最大区域，然后确定最小的覆盖 区域。
对于clarans算法基于随机搜索birch算法层次聚类和dbscan算法基于密度等都是用于识别全维空间中的聚类却难以识别存在于原始全维空间的子空间右图是识别子空间聚类的示意图在由年龄和工资两维构成的原始空间中没有密集区域但是在其由工资一维构成的子空间中存在两个密集区域形成两个类1000工资3000和5000工资6000而在由年龄一维构成的子空间中没有密集区域不形成任何聚类
一、识别含有聚类的密集子空间
自底向上的算法：算法一层一层地处理，首先遍历所有数据来确定一维情况下 的密集单元，然后通过使用候选集生成算法从k一1维密集单元就可以得到k维 候选密集单元，当没有新的候选集生成的时，算法便终止。 候选集生成过程有一个参数Dk−1,它代表所有k-1维下的密集单元的集合. 它返 回一个K维下密集单元集合的超集. 采取的方法是自连接Dk−1，连接的条件是这 些单元在 k-2 维下是相同的。以下是连接操作的伪码：（u.ai代表单元u的第 i维向量，u.[li,hi)代表单元u在第i维上的间隔。 （类似从频繁k-1项集连接 成候选频繁k项集）
Clique算法的优缺点
优点： CLIQUE可自动发现最高维的子空间，高密度聚类存在与这些子空间中。CLIQUE 对元组的输入顺序不敏感，无需假设任何规范的数据分布。它随输入数据的大小 线性地扩展。当数据维数增加时具有良好的可伸缩性。
缺点： 1、子空间剪枝：CLIQUE 算法应用了一种剪枝技术来减少密集单元候选集的数目， 但可能遗失一些密集。如果一个密集存在于k维空间中，那么它的所有子空间映 射都是密集的。在自底向上的算法中，为了发现一个k维的密集所有的子空间都 应该被考虑，但如果这些子空间在被剪掉的空间中，那么这个密集就永远不可能 发现了。 2、由于算法中的很多步骤都大大简化，以及很多步骤用的是近似算法，所以聚 类结果的精确性可能会降低。
简述聚类算法的原理及应用
简述聚类算法的原理及应用1. 聚类算法的原理聚类算法是一种无监督学习方法，通过将数据对象分组成具有相似特征的集合来进行数据分析和处理。
聚类算法的原理主要包括以下几个步骤：1.1 数据预处理在进行聚类算法之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化和特征选择等。
数据预处理的目的是消除数据中的噪声和冗余信息，提高后续聚类算法的效果和准确性。
1.2 距离度量在聚类算法中，需要选择合适的距离度量方法来衡量数据对象之间的相似度或距离。
常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
1.3 聚类算法主要有以下几种常见的聚类算法：1.3.1 K-means聚类算法K-means聚类算法是一种基于距离的聚类算法，通过将数据对象划分到k个簇中，使得簇内的样本相似度最大化，簇间的样本相似度最小化。
算法的步骤包括初始化聚类中心、计算数据对象与聚类中心的距离、更新聚类中心等。
1.3.2 层次聚类算法层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类算法，可以自底向上或自顶向下进行聚类。
算法的步骤包括计算两个簇之间的相似度、合并相似度最高的两个簇、更新相似度矩阵等。
1.3.3 密度聚类算法密度聚类算法是一种基于样本密度的聚类算法，通过寻找样本密度较大的区域，将样本划分为不同的簇。
算法的步骤包括计算样本的密度、确定核心对象、扩展簇等。
1.4 聚类评估在完成聚类算法后，需要评估聚类结果的质量和效果。
常用的聚类评估指标包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数、Calinski-Harabasz指数等。
2. 聚类算法的应用聚类算法在各个领域都有广泛的应用，下面列举了一些典型的应用场景：2.1 模式识别聚类算法可以用于模式识别领域，通过将数据对象进行聚类，识别出数据中存在的模式和结构。
例如，可以通过聚类算法将手写数字图像归类成不同的数字。
2.2 市场细分聚类算法可以用于市场细分，帮助企业将大量的消费者划分成几个具有相似消费行为和偏好的群体。
机器学习中的聚类算法与降维算法
机器学习中的聚类算法与降维算法聚类算法与降维算法是机器学习中常用的技术手段，用于数据分析与预测。
聚类算法通过将数据分成不同的组别，使得同一组内的数据相似度较高，组间数据的相似度较低，降维算法则通过压缩数据维度，保留数据的主要特征，减少数据的冗余信息。
聚类算法聚类算法是一种无监督学习的方法，它将数据根据相似度进行分组。
常用的聚类算法包括K-means、层次聚类和密度聚类等。
K-means算法是一种迭代的聚类算法，它将数据分成K个不同的簇，每个簇具有相似的特征。
算法的工作原理是随机选择K个质心，然后将数据点分配到最近的质心，重新计算质心位置，直到质心位置不再变化或达到停止条件。
层次聚类算法通过不断合并或分割数据点来构建聚类层次结构。
该算法从每个数据点开始，逐步合并相似的数据点或簇，形成越来越大的簇群。
密度聚类算法以数据点的密度为基础，将高密度区域作为簇的中心。
它通过确定数据点周围的邻近点数量来判断密度，将具有足够邻近点数量的区域定义为一个簇。
降维算法降维算法通过减少数据的维度，保留数据的主要特征，以提高计算效率和模型的训练性能。
经典的降维算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和t-SNE等。
主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，它通过线性转换将原始数据映射到一个新的坐标系上，使得新坐标系的维度低于原始数据。
PCA的目标是使得转换后的特征具有最大的方差，即保留了原始数据的主要信息。
线性判别分析（LDA）是一种监督降维方法，它通过线性变换将原始数据映射到一个新的低维空间，使得不同类别的样本尽可能地分开。
LDA的目标是最大化不同类别之间的距离，同时最小化相同类别之间的距离。
t-SNE算法是一种非线性降维方法，它通过将高维数据映射到一个低维空间，保持样本之间的相似关系。
t-SNE通过优化目标函数，使得低维空间中的样本对应于高维空间中的近邻样本。
聚类算法和降维算法在机器学习中扮演着重要的角色。
clustertree的用法
深度和广度兼具的文章撰写要求详细而全面，需要对主题进行全面评估。
以下是对clustertree用法的文章撰写任务的一些可行方案：1. 文章结构安排：- 引言：介绍clustertree的概念和作用- 深入探讨clustertree的用法- 个人观点和理解- 总结回顾2. 深入探讨clustertree用法的部分可以按照以下结构展开：- 什么是clustertree？（提及主题文字）- clustertree的基本原理- clustertree的具体用法和应用场景- 如何利用clustertree对数据进行分析和可视化- 深入了解clustertree的参数调整和优化方法- 相关案例分析和实际操作演示3. 个人观点和理解部分可以包括：- 对clustertree在数据分析和可视化中的重要性和价值的看法- 对clustertree未来发展方向和潜力的展望- 个人在实际应用中对clustertree的体会和感受根据以上任务要求，撰写一篇全面探讨clustertree用法的文章，可以在详细介绍clustertree的基本原理和具体用法的基础上，结合实例进行举例和分析，以此展现出对主题广度和深度的全面评估。
文章最后总结回顾，结合个人观点和理解，使读者全面、深刻地理解clustertree的用法和价值。
Clustertree是一种用于数据分析和可视化的强大工具，它可以帮助用户理解和探索复杂数据集中的模式和结构。
在本文中，我们将深入探讨clustertree的基本原理、具体用法和应用场景，并结合实际案例分析，展现出其在数据分析和可视化中的重要性和价值。
我们来看一看clustertree的基本原理。
Clustertree是一种树形图，用于可视化聚类和子聚类层次结构。
它通常用于大型数据集的可视化，可以帮助用户发现数据中的多种模式和关联。
Clustertree通过叶子节点上的不同颜色和形状来表示不同的聚类，而树枝的长度和厚度则代表了聚类的相似性和差异性。
数聚学堂-8聚类算法讲义
聚类算法K-means算法K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。
K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近它们的对象归类。
通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
算法大致流程为：随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)分别计算每个数据点到k个种子点的距离，离哪个种子点最近，就属于哪类 重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值)重复2、3步，直到种子点坐标不变或者循环次数完成K-means缺点初始分类数目k值很难估计，不确定应该分成多少类才最合适(ISODATA)算法通过类的自动合并和分裂，得到较为合理的类型数目k。
这里不讲这个算法)不同的随机种子会得到完全不同的结果(K-Means++算法可以用来解决这个问题，其可以有效地选择初始点)Python 代码sklearn.cluster.Kmeans•n_clusters：要进行的分类的个数，默认是8•max_iter ：最大迭代次数。
默认300•min_iter ：最小迭代次数，默认10•n_jobs：设置并行量层次聚类算法就是按照某种方法进行层次分类，直到满足某种条件为止。
算法步骤：将每个对象归为一类, 共得到N类, 每类仅包含一个对象. 类与类之间的距离就是它们所包含的对象之间的距离.找到最接近的两个类并合并成一类, 于是总的类数少了一个.重新计算新的类与所有旧类之间的距离.重复第2步和第3步, 直到最后合并成一个类为止(此类包含了N个对象).层次聚类优缺点优点：适用于任意形状和任意属性的数据集；灵活控制不同层次的聚类粒度，强聚类能力缺点：大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理Python 代码sklearn.cluster.AgglomerativeClustering•n_clusters：聚类的个数•linkage：指定层次聚类判断相似度的方法，有以下三种：ward：组间距离等于两类对象之间的最小距离。
聚类CLIQUE算法 的基本思路
采用基于密度的算法 聚类（ cluster）就是一个区域，满足该区域中 的点的密度大于与之相邻的区域。 把数据空间分割成网格单元(unit)，将落到某个 单元中的点的个数当成这个单元的密度 （density）。可以指定一个数值，当某个单元 中的点的个数大于该数值时，我们就说这个单 元格是稠密（ dense）的。聚类也就定义为连 通的所有的稠密单元格的集合。
Start with some unit u in D, assign it the first cluster number,and find all the units it is connected to If there still are units in D that have not yet been visited,find one and repeat the procedure.
1.Covering with maximal regions
Input:
a set C of connected dense units in the same k-dimensional space S
Output:
a set W of maximal region such that W is a cover of C
A bottom-up algorithm to find dense units
Determines 1-dimensional dense units by making a pass over the data Having determined (k-1)-dimensional dense units, the candidate k-dimensional units are determined using candidate generation procedure. To decide which subspaces(and the corresponding dense units) are interesting. MDL------Minimal Description Length
联机核模糊C均值聚类方法
联机核模糊C均值聚类方法吴小燕;陈松灿【摘要】基于核模糊C均值(kernel fuzzy C-means,KFCM)提出了一种针对较大规模数据的联机核模糊C均值(online kernel fuzzy C-means,OKFCM)算法,同时考虑到核参数的选择困境,借鉴多核学习思想,进一步衍生出了联机多核模糊C均值(online multiple kernel fuzzy C-means,OMKFCM)算法.由此,在有效缓和核参数选择难题的同时,新算法不仅继承了KFCM优越的聚类特性且适合聚类数据流.最后,在人工和真实数据集上验证了新提出的核联机算法比现有基于划分的大规模数据处理算法具有更好的性能.%A new online kernel fuzzy C-means (OKFCM) algorithm for large scale datasets based on kernel fuzzy C-means (KFCM) is proposed. In addition, taking into account the difficulties in selecting kernel parameters, an online multiple kernel fuzzy C-means (OMKFCM) algorithm is derived based on multiple kernel learning methods. Thus, the proposed algorithms not only ease the problem of selecting kernel parameters and inherit the superior clustering performance of the KFCM, but also are suitable for clustering data streams. Finally, the new online kernel algorithms are verified to have a better performance on artificial and real datasets compared with state-of-the-art partition clustering algorithms for large scale datasets.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2012(034)012【总页数】8页(P2599-2606)【关键词】核方法;联机核模糊C均值;联机多核模糊C均值【作者】吴小燕;陈松灿【作者单位】南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言聚类分析是一种无监督识别方法，已广泛应用于分类学、地质学、商业活动和图像处理等。
基于直方图的概率数据流聚类算法
基于直方图的概率数据流聚类算法程转流;胡为成【摘要】文章提出一种概率数据流聚类方法PWStream.PWStream采用直方图保存最近数据信忠摘要,在允许的误差范围内删除过期的数据元组;并设计了一种基于距离和存在概率的簇选择策略,从而可以发现更多的强簇.理论分析和实验结果表明,该方法具有良好的聚类质量和较快的数据处理能力.【期刊名称】《铜陵学院学报》【年(卷),期】2010(009)002【总页数】3页(P73-75)【关键词】概率数据流;聚类;直方图【作者】程转流;胡为成【作者单位】铜陵学院,安徽,铜陵,244000;铜陵学院,安徽,铜陵,244000【正文语种】中文【中图分类】TP311数据流就是大量连续到达的、潜在无限的数据的有序序列，对数据流中进行聚类分析已成为数据挖掘的热点之一。
最具代表性的数据聚类算法是Aggarwal提出CluStream算法[1]，在CluStream算法的基础上，Aggarwal等又提出了专门针对高维连续属性数据流的HPStream算法[2]；针对CluStream算法只适应于球形聚类，不能支持任意形状聚类的缺点，Feng Cao等人[3]中提出了针对动态进化数据流的Den Stream算法，它可以进行任意形状的聚类。
常建龙等人[4]提出了一种基于滑动窗口的数据流聚类分析算法CluWin。
实际上，由于数据产生的随机性、数据收集的不完全性，不确定数据，也即概率数据大量存在于数据流中，这种数据流就是概率数据流[5]。
对此，戴东波等人[6]提出一种在概率数据流上进行聚类的有效方法PStream。
但P-Stream算法并不适用于滑动窗口模型下的概率数据流聚类分析问题，本文提出一种新的算法PWStream，该算法利用直方图存储最近数据记录的分布状况，并设计出符合概率数据流的簇选择策略和簇合并策略，从而挖掘出概率数据流中存在概率较大的簇。
2.1 算法的基本框架下面将给出PWStream算法，该算法是对一个滑动窗口内的概率数据流进行聚类分析。
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参考文献
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评估手段
• SSQ:评估聚类质量 • 运行时间：评估算法效率 • 灵敏度：对参数的敏感程度
CluStream算法优缺点
• 优点： 提出了两阶段聚类框架，算法能适应数据流快速、有序无 限、单遍扫描的特点。能够发掘数据流潜在的演化特性。 • 缺点： 1、不能发现任意形状的簇； 2、不能很好地识别离群点； 3、对高维数据聚类质量下降；
• 这种时间帧结构的一些好处。 1.能满足用户对最近数据感兴趣的需求； 2.运行100年的数据流仅仅需要存储大概95个快照，这能 满足有限内存的需求。
在线部分（微储最初始的initNumber个数据点，然后采用标准的kmeans算法形成q个微簇：M1、M2…Mq。
在线处理
后续研究
• • • • • • • 基于两层次的数据路聚类 解决高维问题的数据流聚类（HPStream） 基于滑动窗口的数据流聚类（Clu-Win） 基于密度的数据流聚类（ACluStream、DenStream及改进） 基于网格的数据流聚类（D-Stream及改进） 采用树索引的网格数据流聚类（CD-Stream、TDCA） 基于分形维度的数据路聚类（FCluStream）
数据流聚类
• 聚类是数据挖掘中一类重要的问题，在许多领域有其应用 之处。 • 聚类定义：给定一个有许多数据元素组成的集合，我们将 其分为不同的组（类、簇），使得组内的元素尽可能的相 似，不同组之间的元素尽可能的不同。 • 由于数据流的特点，对它的聚类算法提出了新的要求。
数据流聚类算法要求
• 1、压缩的表达（概要数据） • 2、迅速、增量地处理新到达的数据 • 3、快速、清晰地识别离群点
簇演化分析
• CluStream可以进行演化分析 • 演化分析就是分析数据流在过去一段时间内潜在的一些变 化。比如在入侵检测系统检测到在某一时间段收到某种类 型的攻击。
实验评估
• 一、数据集合选择 • 二、评估手段
数据集
• 人工数据集和真实数据集。 • 由人工数据集相关属性容易被控制，用它来评估算法在不 同纬度和不同聚类数目上的性能。 • 用真实数据集来评估算法的有效性以及在评估其是否能发 现数据流潜在的演化特性。
对于以后达到的每一个数据点Xik，要么被上述的某个微簇吸收，要么 放进它自己的簇中。首先计算Xik与q个微簇中的每一个的距离（实际 上是其中心）。将其放到离它最近的那个簇Mp中。
特殊情况
1.Xik虽然离Mp最近，但是Xik却在Mp的边界外； 2.由于数据流的演化，Xik可能是一个新簇的开端。
处理方法
经典数据流聚类算法CluStream概要
报告人：高贺庆 时间：2012-9-23
背景
• 随着计算机软硬件的不断升级，人们获取数据能力越来越 高。在电信、金融、天气预报、网络入侵检测、传感器网 络等领域出现了一种不同于传统静态数据的流数据。这种 数据流有自己的特点。
数据流特点
• • • • 1、数据实时达到 2、数据到达次序独立，不受系统控制 3、数据量是巨大的，不能预知其大小 4、单次扫描，数据一经处理，除非特意保存，否则不能 再次被处理
离线部分算法
• 该部分采用改进的k-means算法 （1）初始阶段 不在随机的选取种子，而是选择可能被划分到给定簇的种 子，这些种子其实是对应微簇的中心。 （2）划分阶段 一个种子到一个“伪数据点”（也就是微簇）的距离就等 于它到“伪数据点”中心的距离。 （3）调整阶段 一个给定划分的新种子被定义成那个划分中带权重的微簇 中心。
• 何时合并？ 有些情况下，不能合并任何两个微簇。这种情况是发生在 当所有上述计算的时间值都大于那个阈值，此时需要合并 某两个靠的最近的微簇。此时用它们原来的id一起标志这 个新的微簇。 同时，需要存储金字塔时间结构对应时刻的微簇（实际上 指的是微簇的特征向量值）到磁盘。
离线部分（宏簇创建）
• 用户在该部分可以在不同时间幅度内发现簇。这部分所用 的数据是在线部分形成的统计信息，这可以满足内存有限 的需求。用户提供两个参数h和k，h是时间幅度，k是预定 义的需要形成的簇的数目。
CluStream概要
• C. C. Aggarwal等人在2003年提出了该著名的经典数据流聚 类框架。它引入了簇和时间帧结构两个主要的概念，将数 据流聚类过程分为在线部分（微聚类）和离线部分（宏聚 类）。在线部分实时处理新到达的数据，并周期性的存储 统计结果；离线部分就利用这些统计结果结合用户输入得 到聚类结果。
CluStream的影响
• CluStream两阶段框架是一个著名的框架，后续有许多算法 在其基础上进行各方面的改进。它的在线部分可以实时处 理较快速度的流数据，并得到统计结果。离线部分结合用 户输入的参数可以近似得到过去某些时候的聚类结果。
CLuStream算法的核心概念
• 微簇（Micro-clusters） • 时间衰减结构（Pyramidal Time Frame）
数据流一种形式化描述
数据流计算模型
• 界标模型 • 滑动窗口模型 • 衰减模型
微簇（Micro-clusters）
• CluStream以微簇的形式维护关于数据位置的统计信 息。这些微簇被定义成簇特征向量在时间上的扩展 。这些微簇额外增加的时间属性很自然将其应用于 解决数据流问题。 • 在上述数据流定义下，微簇是一个2d+3（d是数据 维度）的元组
k-means 算法
• 基本步骤 1 .从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； 2 .根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与 这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进 行划分； 3.重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）； 4.计算标准测度函数，当满足一定条件，如函数收敛时，则 算法终止；如果条件不满足则回到步骤2。