K-means聚类分析
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Cluster=GraphCluster(sim ilarityGraph)
4.1KBAC算法描述
Initialcenterset=Co mputeMinCover （simlarityGraph， aa）
record culster intinalcenter to corecanditidateset
E(Ai )
v j 1
X1, j
X2, j N
X m, j * I ( X1, j , X 2, j ,
, Xm, j )
6. I ( X1, j , X 2, j , , X m, j ) 为子集Xj的熵，计算公式为：
m
I ( X1, j , X 2, j , , X m, j ) pi, j log2 pi, j i 1
m
I (C) P(Ci ) log2 P(Ci ) i 1
P(Ci ) | Ci | / N,| Ci | 为类别Ci中样本数量，| |返回 集合中元素个数运算
4.特征属性Ai的信息增益计算公式：
Gain分成子集的熵，计算公式：
其中pi,j为Xj中的属于Ci的概率，计算公式： pi,j =|Xi,j|/Xj
7.属性Ai的信息增益比例公式为：
GainRation( Ai ) Gain( Ai ) / Spilt( Ai )
其中Spilt(Ai)计算公式：
v
Spilt( Ai ) p j * log2 Pj , 其中Pj | X j | / X j 1
每时每刻大量数据都在产生
1. 引言
目前有的聚类经典算法 1）k-means算法 2）k-原型算法 3）模糊聚类算法 4）基于粗糙的k-model算法
2. K-means聚类方法的简单分析
➢ k-means聚类算法 K-means聚类算法是聚类分析中的一种 基本划法方法 1）、思想简单可靠 2）、算法简介 3）、在云计算平台下，能够高效地对 大规模数据集进行聚类
4、利用经典PSO算法进行聚类优化
容易出现早熟问题，又不易或得全局最优解
3. 相关改进方法
➢ 解决方案的提出
a）KBAC算法k-means的预聚类过程
较好地克服了类中心的随即选择敏感问题
b）IPSO增加粒子杂交，变异运算，同时动态更 改粒子空间中的各维飞行加速因子
克服了早熟问题，能够达到较好的聚类效果。
4. 主要解决方法
KBAC算法k-means的预聚类过程 构造相似带权图和聚类图，在构造带权图前，
u 我们对输入样本向量的每个维度 计算方
差 ，u通过线性变换
u u/ u
是每个维度方差归一化，构造相似带权图时，
首先用户任意给出聚类数上界 K
4. 主要解决方法
算方将设定k-means预聚类的类簇数目
娱乐
学习
工作
1. 引言
大量问题的出现 1）网络入侵的快速检测 2）大量医学图像的处理 3）海量的音视频处理 4）大量的文本检索 5）生物信息的探究与分析
1. 引言
聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究方 向，也被应用与各行各业。
目前聚类分析广泛应用于网络入侵检测， 语义网络分析，文本检索，基于云平台海 量数据集的聚类等研究领域。
8.特征属性Ai的分类贡献率为：
q
i GainRatio( Ai ) / ( GainRatio( Aj )) j 1
end
一次预聚类会花费 很大时间，但该算 法能够更好地确定 最佳聚类数目。
在云计算框架下能 够实现对大规模数 据集聚类效果。
4.2基于信息增益比例的距离加权
一个属性的信息增益比例取值越大，其蕴含不确定 信息越多，越有利于分类，起作用就越大，其权值 越大。
设样本：X {x1, x2, x3 xN } 属性集合：A {A1, A2, A3 Aq}
2、全局优化法聚类
考虑进化操作的创新，隐含假定性训练数据和测试数 据的个维特征属性对聚类贡献对相同
3、流行算法中的流行距离测度方法和遗传 算法相结合
2. K-means聚类方法的简单分析
3、流行算法中的流行距离测度方法和遗传 算法相结合
其中流行距离测的方法和遗传算法适用于分不复杂的非欧 式几何空间数据，对于欧氏距离算法复杂度高，算法通用 性不强
K-means聚类分析优化与探究
主要内容
1. 引言 2. K-means聚类方法的简单分析 3. 相关改进方法 4. 主要解决方法 5. 部分算法的实现
1. 引言
信息化步伐的加快 随之出现的海量数据，而面对海量数据的 处理是一个挑战。怎么样快速挖掘出数据 里的信息，则是一个挑战。
生活
2. K-means聚类方法的简单分析
➢ K-means聚类算法缺点 a）需要用户指定聚类的类核数目 b）随即选择初始数据 c）对“噪音”和“孤立1 点”的敏感 d）对球状效果较好
0.5
0
-0.5
2. K-means聚类方法的简单分析
➢ 聚类算法的有关改进 1、模拟退火和聚类算法相结合
参数多，对参数选择难
Begin //k-means预聚类过程
Center = samplingcenter （D，k）
Preculster = K-means（D， center）
SimilarityGraph = BuildS implGraph(precluster，f）
For（i=1；i<C;i++) begin
设 Ai (1 i q) 具有V 个取值，则可以用属性 Ai 将样本 划分V个子集 {X1, X 2, X3 XV } ,设分类属性
具有m个不同值，根据样本集合划分m 个子集
{C1, C2 , C3 Cm}
设为子集中属于类样本数量，基于信息增益比例 的属性加权计算步骤如下：
a) 连续属性离散化； b) 处理含有未知属性值训练样本 c) 计算样本分类期望
kK
预聚类结果包含 k 高斯分布量 基于 k 个高斯分布量，算法计算不同子簇
间相似性，并构造连通图，然后利用社团 挖掘算法进行社团划分。
4.1KBAC算法描述
KBAC算法描述： Input： K估计聚类数上限 R初始放大核倍数
覆盖率下限阀值
fl概率变换函数
Var：
Cluster:precluster
4.1KBAC算法描述
Initialcenterset=Co mputeMinCover （simlarityGraph， aa）
record culster intinalcenter to corecanditidateset
E(Ai )
v j 1
X1, j
X2, j N
X m, j * I ( X1, j , X 2, j ,
, Xm, j )
6. I ( X1, j , X 2, j , , X m, j ) 为子集Xj的熵，计算公式为：
m
I ( X1, j , X 2, j , , X m, j ) pi, j log2 pi, j i 1
m
I (C) P(Ci ) log2 P(Ci ) i 1
P(Ci ) | Ci | / N,| Ci | 为类别Ci中样本数量，| |返回 集合中元素个数运算
4.特征属性Ai的信息增益计算公式：
Gain分成子集的熵，计算公式：
其中pi,j为Xj中的属于Ci的概率，计算公式： pi,j =|Xi,j|/Xj
7.属性Ai的信息增益比例公式为：
GainRation( Ai ) Gain( Ai ) / Spilt( Ai )
其中Spilt(Ai)计算公式：
v
Spilt( Ai ) p j * log2 Pj , 其中Pj | X j | / X j 1
每时每刻大量数据都在产生
1. 引言
目前有的聚类经典算法 1）k-means算法 2）k-原型算法 3）模糊聚类算法 4）基于粗糙的k-model算法
2. K-means聚类方法的简单分析
➢ k-means聚类算法 K-means聚类算法是聚类分析中的一种 基本划法方法 1）、思想简单可靠 2）、算法简介 3）、在云计算平台下，能够高效地对 大规模数据集进行聚类
4、利用经典PSO算法进行聚类优化
容易出现早熟问题，又不易或得全局最优解
3. 相关改进方法
➢ 解决方案的提出
a）KBAC算法k-means的预聚类过程
较好地克服了类中心的随即选择敏感问题
b）IPSO增加粒子杂交，变异运算，同时动态更 改粒子空间中的各维飞行加速因子
克服了早熟问题，能够达到较好的聚类效果。
4. 主要解决方法
KBAC算法k-means的预聚类过程 构造相似带权图和聚类图，在构造带权图前，
u 我们对输入样本向量的每个维度 计算方
差 ，u通过线性变换
u u/ u
是每个维度方差归一化，构造相似带权图时，
首先用户任意给出聚类数上界 K
4. 主要解决方法
算方将设定k-means预聚类的类簇数目
娱乐
学习
工作
1. 引言
大量问题的出现 1）网络入侵的快速检测 2）大量医学图像的处理 3）海量的音视频处理 4）大量的文本检索 5）生物信息的探究与分析
1. 引言
聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究方 向，也被应用与各行各业。
目前聚类分析广泛应用于网络入侵检测， 语义网络分析，文本检索，基于云平台海 量数据集的聚类等研究领域。
8.特征属性Ai的分类贡献率为：
q
i GainRatio( Ai ) / ( GainRatio( Aj )) j 1
end
一次预聚类会花费 很大时间，但该算 法能够更好地确定 最佳聚类数目。
在云计算框架下能 够实现对大规模数 据集聚类效果。
4.2基于信息增益比例的距离加权
一个属性的信息增益比例取值越大，其蕴含不确定 信息越多，越有利于分类，起作用就越大，其权值 越大。
设样本：X {x1, x2, x3 xN } 属性集合：A {A1, A2, A3 Aq}
2、全局优化法聚类
考虑进化操作的创新，隐含假定性训练数据和测试数 据的个维特征属性对聚类贡献对相同
3、流行算法中的流行距离测度方法和遗传 算法相结合
2. K-means聚类方法的简单分析
3、流行算法中的流行距离测度方法和遗传 算法相结合
其中流行距离测的方法和遗传算法适用于分不复杂的非欧 式几何空间数据，对于欧氏距离算法复杂度高，算法通用 性不强
K-means聚类分析优化与探究
主要内容
1. 引言 2. K-means聚类方法的简单分析 3. 相关改进方法 4. 主要解决方法 5. 部分算法的实现
1. 引言
信息化步伐的加快 随之出现的海量数据，而面对海量数据的 处理是一个挑战。怎么样快速挖掘出数据 里的信息，则是一个挑战。
生活
2. K-means聚类方法的简单分析
➢ K-means聚类算法缺点 a）需要用户指定聚类的类核数目 b）随即选择初始数据 c）对“噪音”和“孤立1 点”的敏感 d）对球状效果较好
0.5
0
-0.5
2. K-means聚类方法的简单分析
➢ 聚类算法的有关改进 1、模拟退火和聚类算法相结合
参数多，对参数选择难
Begin //k-means预聚类过程
Center = samplingcenter （D，k）
Preculster = K-means（D， center）
SimilarityGraph = BuildS implGraph(precluster，f）
For（i=1；i<C;i++) begin
设 Ai (1 i q) 具有V 个取值，则可以用属性 Ai 将样本 划分V个子集 {X1, X 2, X3 XV } ,设分类属性
具有m个不同值，根据样本集合划分m 个子集
{C1, C2 , C3 Cm}
设为子集中属于类样本数量，基于信息增益比例 的属性加权计算步骤如下：
a) 连续属性离散化； b) 处理含有未知属性值训练样本 c) 计算样本分类期望
kK
预聚类结果包含 k 高斯分布量 基于 k 个高斯分布量，算法计算不同子簇
间相似性，并构造连通图，然后利用社团 挖掘算法进行社团划分。
4.1KBAC算法描述
KBAC算法描述： Input： K估计聚类数上限 R初始放大核倍数
覆盖率下限阀值
fl概率变换函数
Var：
Cluster:precluster