資料探勘 聚類分析例項

2021-10-05 11:39:42 字數 418 閱讀 5511

在之前,我們已經學過了四大類聚類分析及其典型演算法。本文,我們將使用劃分方法中的k-均值演算法和層次聚類方法以乙個例項進行完整的聚類分析演示。

例題:為研究我國31個省、市、自治區2023年的城鎮居民生活消費的規律,根據調查資料作區域消費型別劃分。原始資料表1所示:

問題:

針對上述問題,採用k-means對其進行聚類(討論k取何值才是最優);

採用層次聚類(討論採用歐式距離,分別用最短距離法、最長距離法、類平均法、中間距離法、重心法和ward法得出的聚類圖,哪個是最優的)。

請閱讀我的推文

源程式及資料已經上傳github

資料探勘之聚類分析學習筆記 2

聚類分析中的資料型別 假設要聚類的資料集合包含 n 個資料物件,許多基於記憶體的聚類演算法選擇如下兩種有代表性的資料結構 資料矩陣 data matrix 或稱為物件屬性結構 它用 p 個變數 也稱為屬性 來表現 n 個物件,例如用年齡,身高,性別,種族等屬性來表現物件 人 這種資料結構是關係表的形...

資料探勘演算法之聚類分析(二)canopy演算法

canopy是聚類演算法的一種實現 它是一種快速,簡單,但是不太準確的聚類演算法 canopy通過兩個人為確定的閾值t1,t2來對資料進行計算,可以達到將一堆混亂的資料分類成有一定規則的n個資料堆 由於canopy演算法本身的目的只是將混亂的資料劃分成大概的幾個類別,所以它是不太準確的 但是通過ca...

聚類分析(一) 什麼是聚類分析

將一群物理物件或者抽象物件的劃分成相似的物件類的過程。其中類簇是資料物件的集合,在類簇中所有的物件都彼此相似,而類簇與類簇之間的物件是彼此相異。聚類除了可以用於資料分割 data segmentation 也可以用於離群點檢測 outlier detection 所謂的離群點指的是與 普通 點相對應...