數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析的算法研究

陳柯伊

摘 要：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)在企業(yè)決策中得到了廣泛的使用，這不僅能夠幫助企業(yè)管理人員進(jìn)行正確決策，也能夠提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中，聚類技術(shù)是其中的重要組成部分，應(yīng)用范圍也非常廣泛。聚類算法有著理想的可伸縮效果，在處理數(shù)據(jù)的時(shí)候，有著理想的優(yōu)勢(shì)與聚類質(zhì)量，該種分析方法是值得進(jìn)行大范圍推廣和使用的。本文主要分析數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析的算法。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；聚類分析；算法

數(shù)據(jù)挖掘即知識(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，該種方法強(qiáng)調(diào)從大量不完全卻含有噪聲的數(shù)據(jù)中提取出對(duì)人們有用的信息，到目前為止，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)在企業(yè)決策中得到了廣泛的應(yīng)用，這不僅能夠幫助企業(yè)管理人員進(jìn)行正確決策，也能夠提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中，聚類技術(shù)是其中的重要組成部分，應(yīng)用范圍也更加廣泛。本文就針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析的算法進(jìn)行深入的分析。

一、聚類的概念

聚類分析是一種描述數(shù)據(jù)關(guān)系與描述對(duì)象的相關(guān)信息，數(shù)據(jù)分析強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)對(duì)象的分析。進(jìn)行聚類分析的根本目標(biāo)就是在龐雜的數(shù)據(jù)中找出有用的數(shù)據(jù)，一般情況下，組內(nèi)對(duì)象相關(guān)性越來(lái)，聚類效果就會(huì)相對(duì)較差。目前，聚類分析藝術(shù)已經(jīng)成為一種重要的輔助性工具，開(kāi)始在市場(chǎng)營(yíng)銷、社會(huì)服務(wù)以及科學(xué)研究工作中得到了廣泛的應(yīng)用，聚類分析技術(shù)也成為現(xiàn)階段研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)問(wèn)題。

二、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)類型

1.數(shù)據(jù)矩陣

數(shù)據(jù)矩陣是由對(duì)象—屬性結(jié)構(gòu)構(gòu)成，這種矩陣包括n個(gè)對(duì)象。例如，要用幾個(gè)屬性來(lái)描述人，這些屬性包括體重、身高、出生日期幾個(gè)屬性，這能夠使用如下的矩陣列表進(jìn)行表示：

xll…xlf…xlpxil…xif…xipxnl…xnf…xip

2.相異度矩陣

相異度矩陣即對(duì)象—對(duì)象結(jié)構(gòu)，在這個(gè)矩陣之中，有n個(gè)對(duì)象的差異，一般情況下，使用nXn來(lái)表達(dá)相異度矩陣：

0d（2，1）0d（3，1）d（3，2）0……d（n，1）d（n，2）……0

在具體的應(yīng)用工作中，數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的是各種復(fù)合數(shù)據(jù)與非數(shù)值型數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)類型是多種多樣的，包括有序數(shù)據(jù)類型、標(biāo)稱型變量、布爾類型、分段數(shù)值變量、序數(shù)型、二元組合變量以及比例型變量等。

三、數(shù)據(jù)挖掘主要聚類算法分析

1.劃分方法

劃分方法即將包含n個(gè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集劃分成為m個(gè)小組，其中每個(gè)小組都屬于聚類，這些小組是需要滿足幾個(gè)要素的：一方面，分析包含的數(shù)據(jù)對(duì)象需要在一個(gè)以上；另一方面，每一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象只能夠在一個(gè)分組中出現(xiàn)，嚴(yán)禁出現(xiàn)在不同的分組中。為了提升計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性，可以采用反復(fù)迭代法進(jìn)行計(jì)算。在完成最后一步時(shí)，需要針對(duì)改進(jìn)分組方案進(jìn)行對(duì)比，在各個(gè)分組之中，數(shù)據(jù)對(duì)象越近，計(jì)算的準(zhǔn)確性就越高。在這種算法之中，k平均算法與k中心點(diǎn)算法的使用范圍最廣，在技術(shù)水平的發(fā)展之下，在這兩種算法基礎(chǔ)上又延伸出了集中新型計(jì)算方法。

2.層次方法

層次方法也是數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析算法的重要類型，該種算法能夠?qū)?shù)據(jù)集進(jìn)行層次分解。層次方法主要有兩個(gè)類型，即從下而上凝聚的層次聚類與自上而下的分裂層次聚類，前者能夠?qū)?shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行單獨(dú)分組，再將其進(jìn)行合并處理。

3.基于密度分析法

在現(xiàn)階段下，非球形數(shù)據(jù)集巨變能夠采用基于距離的算法，但是，對(duì)于其余類型的巨變，是難以采用該種分析法進(jìn)行計(jì)算的。密度分析法能夠?qū)⒚芏染奂c相關(guān)區(qū)域進(jìn)行密切的連接，基于密度分析法不僅能夠發(fā)展不同形狀的簇，也能夠有效消除噪聲，這種密度算法有OPTICS、DBSCAN以及DENCLUE幾種類型。

4.基于模型分析法

基于模型分析法是能夠通過(guò)聚類設(shè)定模型的一種計(jì)算方法，該種算法建立在數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上，能夠?qū)σ恍?shù)據(jù)模型與給定數(shù)據(jù)的擬合實(shí)現(xiàn)優(yōu)化?；谀Ｐ头治龇ㄐ枰詳?shù)據(jù)概率建立假設(shè)，常用的分析法有概念聚集分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法與EM分析法幾種類型。

5.基于網(wǎng)絡(luò)分析法

基于網(wǎng)絡(luò)分析法能夠?qū)⒘炕W(wǎng)絡(luò)空間實(shí)現(xiàn)聚類，有效優(yōu)化計(jì)算效果，同時(shí)，該種方法也難以檢測(cè)到邊界聚類，計(jì)算對(duì)象主要針對(duì)水平聚類與垂直聚類?；诰W(wǎng)絡(luò)分析法與數(shù)據(jù)集大小并無(wú)密切的關(guān)系，其計(jì)算復(fù)雜性主要由網(wǎng)格單元數(shù)目來(lái)決定，常用的聚類算法包括STING、WaveCluster以及CLIQUE幾種類型。

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