数据挖掘——聚类分析

介绍

聚类分析是数据挖掘中常用的一种方法，可以将具有相似特征的数据样本划分到同一个类别中，从而实现数据的分类和归纳。聚类分析在数据预处理、模式识别、图像处理、生物信息学、市场研究以及社会科学和经济学等领域都有广泛的应用。

原理

聚类分析的原理是在多维空间中构建相似度矩阵，通过量化样本之间的相似性和距离，将样本点划分成不同的类别。聚类分析的主要步骤包括选择相似度度量、确定聚类个数、选择聚类算法、计算类簇中心、重新分配样本点、迭代直到稳定。

常用的聚类算法有k-Means聚类、层次聚类、高斯混合聚类、DBSCAN聚类等。

实践

下面是使用Python中的sklearn库进行k-Means聚类分析的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 随机生成100个二维数据样本
x = np.random.rand(100, 2)

# 使用k-Means算法将样本分为3个类别
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(x)

# 输出聚类结果及类簇中心
print(kmeans.labels_)
print(kmeans.cluster_centers_)

运行结果示例：

[1 2 2 2 1 1 1 0 2 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 1 2 0 0 2 0 1 1 2 1 1 2 1 1 0 1 1 2 2 2 2
 2 1 1 1 2 2 0 2 1 2 2 1 1 2 1 0 0 0 2 2 2 2 2 2 2 0 1 0 2 1 2 0 0 2 0 0 2 1 2 0 
 1 2 0 1 0 2 2 1 0 2 2 0 0 1 1 2 0 2 2 1 0 1 0]
[[0.70730089 0.65749407]
 [0.34736106 0.20014429]
 [0.30818512 0.78991988]]

总结

聚类分析是一种基于数据相似性的数据挖掘方法，可以用于数据的分类、归纳、预测等领域。常用的聚类算法有k-Means聚类、层次聚类、高斯混合聚类、DBSCAN聚类等。在实践中，可以使用Python中的sklearn库等工具进行聚类分析的实现。