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聚類分析的主要步驟
2015-11-30
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聚類分析的主要步驟




聚類分析的主要步驟

1.數據預處理，
2.為衡量數據點間的相似度定義一個距離函數，
3.聚類或分組，
4.評估輸出。

數據預處理包括選擇數量，類型和特征的標度，它依靠特征選擇和特征抽取，特征選擇選擇重要的特征，特征抽取把輸入的特征轉化為一個新的顯著特征，它們經常被用來獲取一個合適的特征集來為避免“維數災”進行聚類，數據預處理還包括將孤立點移出數據，孤立點是不依附于一般數據行為或模型的數據，因此孤立點經常會導致有偏差的聚類結果，因此為了得到正確的聚類，我們必須將它們剔除。

既然相類似性是定義一個類的基礎，那么不同數據之間在同一個特征空間相似度的衡量對于聚類步驟是很重要的，由于特征類型和特征標度的多樣性，距離度量必須謹慎，它經常依賴于應用，例如，通常通過定義在特征空間的距離度量來評估不同對象的相異性，很多距離度都應用在一些不同的領域，一個簡單的距離度量，如Euclidean距離，經常被用作反映不同數據間的相異性，一些有關相似性的度量，例如PMC和SMC，能夠被用來特征化不同數據的概念相似性，在圖像聚類上，子圖圖像的誤差更正能夠被用來衡量兩個圖形的相似性。

將數據對象分到不同的類中是一個很重要的步驟，數據基于不同的方法被分到不同的類中，劃分方法和層次方法是聚類分析的兩個主要方法，劃分方法一般從初始劃分和最優化一個聚類標準開始。CrispClustering，它的每一個數據都屬于單獨的類；FuzzyClustering，它的每個數據可能在任何一個類中，CrispClustering和FuzzyClusterin是劃分方法的兩個主要技術，劃分方法聚類是基于某個標準產生一個嵌套的劃分系列，它可以度量不同類之間的相似性或一個類的可分離性用來合并和分裂類，其他的聚類方法還包括基于密度的聚類，基于模型的聚類，基于網格的聚類。

評估聚類結果的質量是另一個重要的階段，聚類是一個無管理的程序，也沒有客觀的標準來評價聚類結果，它是通過一個類有效索引來評價，一般來說，幾何性質，包括類間的分離和類內部的耦合，一般都用來評價聚類結果的質量，類有效索引在決定類的數目時經常扮演了一個重要角色，類有效索引的最佳值被期望從真實的類數目中獲取，一個通常的決定類數目的方法是選擇一個特定的類有效索引的最佳值，這個索引能否真實的得出類的數目是判斷該索引是否有效的標準，很多已經存在的標準對于相互分離的類數據集合都能得出很好的結果，但是對于復雜的數據集，卻通常行不通，例如，對于交疊類的集合。



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