600维数据 聚类,聚类算法难点在于小数据对象的分布

传统的聚类算法可以分为以下五类:①划分法②层次法③基于密度的方法④基于网格的方法⑤基于模型的方法。他们成功地解决了低维数据的聚类问题。然而，由于实际应用中数据的复杂性，现有算法在处理很多问题时往往会失效，尤其是对于高维数据和大规模数据。因为传统的聚类方法在高维数据集中聚类时主要遇到两个问题。①高维数据集中大量无关属性的存在，使得所有维度聚类的可能性几乎为零；②高维空间的数据分布比低维空间稀疏，数据之间的距离几乎相等是普遍现象，而传统的聚类方法是基于距离的，所以无法在高维空间建立基于距离的聚类。

1。概述Kmeans聚类算法，也称为K means聚类算法，是一种简单而经典的基于距离的聚类算法。它以距离作为相似性的评价指标，即两个物体之间的距离越近，其相似性越大。该算法认为聚类是由相互靠近的对象组成的，所以最终目标是得到紧凑且独立的聚类。2.Kmeans聚类算法的核心思想是一种迭代聚类分析算法。其步骤是随机选取K个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象到每个种子聚类中心的距离，将每个对象分配到最近的聚类中心。

每次分配一个样本时，根据集群中的现有对象重新计算该集群的集群中心。这个过程将重复进行，直到满足终止条件。终止条件可以是没有(或最少数量)对象被重新分配到不同的聚类，没有(或最少数量)聚类中心再次变化，误差平方和局部最小。3.算法实现第一步:首先确定一个k值，也就是我们希望对数据集进行聚类得到k个集合。2.从数据集中随机选取k个数据点作为质心。

系列文章:聚类分析(1)市场细分聚类分析方法分为快速聚类和系统聚类(层次聚类)。快速聚类spss使用Kmeans聚类算法。这种聚类方法需要指定聚类的个数，通常我们需要尝试几次，分析多少个类合适。聚类分析适用于大样本量。样本数超过500，变量数超过50(非强制)。聚类分析数据类型为数值型，非数值型变量需要转换，二进制变量(0，

聚类大多适用于连续变量，对应分析适用于分类变量。聚类分析对极值比较敏感，变量数据的维数也会影响聚类结果，需要进行标准化处理。结果取决于第一次初始分类，聚类中最重要的变化发生在第一次分配中。在聚类分析中，分类时，一种是用相似系数，属性越接近，相似系数越接近1或1，以此来确定分类。另一种是用空间距离把每个点看成M维空间中的一个点，定义空间中的距离。

许多聚类算法适用于少于200个数据对象的小数据集；然而，大规模数据库可能包含数百万个对象，在如此大的数据集样本上进行聚类可能会导致有偏差的结果。我们需要一个高可扩展性的聚类算法。数据库或数据仓库可能包含几个维度或属性。很多聚类算法擅长处理低维数据，这些数据可能只涉及二维或三维。

在高维空间中对数据对象进行聚类是非常具有挑战性的，尤其是考虑到这样的数据可能非常稀疏并且高度倾斜。用户希望聚类结果是可解释的、可理解的和可用的。换句话说，聚类可能需要与特定的语义解释和应用相关联。应用目标如何影响聚类方法的选择也是一个重要的研究课题。考虑到这些限制，我们对聚类分析的研究将如下进行。首先，了解不同类型的数据及其对聚类方法的影响。

1。原始数据存在的几个问题:不一致；重复；包含噪音；高维度。2.数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约。3.数据挖掘使用数据的原则应该是从原始数据中选择合适的属性作为数据挖掘属性。在这个选择过程中应该参考的原则是:尽可能赋予属性名和属性值明确的含义；多数据源的统一属性值编码；删除唯一属性；消除重复性；移除可忽略的字段；合理选择相关领域。

5.噪声数据的处理方法:装箱；聚类；计算机和人工检查相结合；回归6。分盒法:分盒法是一种简单而常用的预处理方法，通过检查相邻数据来确定最终值。所谓的“宁滨”实际上是根据属性值划分的子区间。如果一个属性值在一个子区间内，就说该属性值被放入这个子区间所代表的“盒子”中。把要处理的数据(一列属性值)按照一定的规则放到一些盒子里，调查每个盒子里的数据，用某种方法处理每个盒子里的数据。

说到聚类算法，稍微懂点数据分析的人都知道KMeans。但是KMeans也有它的局限性，它只能处理数值聚类。此外，通过距离而不是密度进行聚类无法处理圆形模式。其实在使用聚类算法的时候还是有很多技术问题的。聚类算法要求变量之间的相关性低，DataFrame的corr()函数可以用来计算相关性。此外，聚集变量应该区分离散值和非离散值。

1}编码。建议采用最小最大标准化，以保持与虚拟变量相同的范围，对于包含非离散变量和虚拟变量(通常)的数据集，建议使用KPrototype代替KMeans算法进行聚类。使用时，可以标记相关的虚拟变量，以保证不同的处理方式(KModes用于实际的虚拟变量，KMeans用于非离散变量，然后根据权重A合并结果)，KPrototypes(n_clustersnp)。拟合(df.values。