建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
當(dāng)今時(shí)代，我們的世界正日益數(shù)字化，快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量是一項(xiàng)極其有價(jià)值的資產(chǎn)。在這些數(shù)據(jù)中，有很多信息隱藏在大量的嗜好、購(gòu)買記錄、社交媒體等地方，只有當(dāng)這些數(shù)據(jù)被分析和利用時(shí)，才能以更好的方式為我們帶來巨大的收益。不過，對(duì)于大數(shù)據(jù)的分析和處理，由于數(shù)據(jù)量的增加，條目的不同，維度的增加等等等原因，會(huì)面臨諸多挑戰(zhàn)，因此需要一種有效的方法對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，聚類分析數(shù)據(jù)庫(kù)便成為了一個(gè)有效的選擇。
目前創(chuàng)新互聯(lián)公司已為數(shù)千家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)絡(luò)空間、網(wǎng)站托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、廣元網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長(zhǎng)，共同發(fā)展。
聚類分析數(shù)據(jù)庫(kù)的意義
聚類分析的目的是將數(shù)據(jù)劃分為不同的組，每一組中的數(shù)據(jù)具有相同或相似的特點(diǎn)。通過聚類分析數(shù)據(jù)庫(kù)，可以使得大規(guī)模的數(shù)據(jù)變得更加可操作和容易理解。因此，聚類分析數(shù)據(jù)庫(kù)可以用于許多應(yīng)用場(chǎng)合，比如電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)、醫(yī)學(xué)、金融等等領(lǐng)域，這些領(lǐng)域都需要快速，準(zhǔn)確地處理和分析數(shù)據(jù)。因此，聚類分析數(shù)據(jù)庫(kù)已成為、高維數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域中的重要工具。
聚類算法
在聚類分析數(shù)據(jù)庫(kù)之前，首先需要選擇一種聚類算法。目前，在聚類分析中有許多聚類算法，下面介紹幾種常見的聚類算法。
1. K-Means算法
K-Means算法是一種最常用的聚類算法，其思想是把數(shù)據(jù)分為k個(gè)集群，這k個(gè)集群都有自己的質(zhì)心，可以理解為它們的平均值。算法通常有以下幾個(gè)步驟：
– 隨機(jī)選擇k個(gè)數(shù)據(jù)作為聚類的起始點(diǎn)；
– 對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)，將其分配到距離最近的聚類中心；
– 重新計(jì)算各個(gè)聚類的中心點(diǎn)；
– 如果當(dāng)前聚類中心不再改變或者達(dá)到更大迭代次數(shù)，則算法結(jié)束。
這種方法在大多數(shù)情況下都能夠得到比較不錯(cuò)的結(jié)果。
2. 均值漂移算法
均值漂移算法中的主要思想是利用一個(gè)核函數(shù)來衡量?jī)蓚€(gè)樣本之間的距離，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類時(shí)，通過不斷迭代來將樣本移向高密度區(qū)域。具體而言，算法通過以下幾個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)：
– 將每個(gè)點(diǎn)視為一個(gè)簇；
– 然后，找到距離當(dāng)前簇中心最遠(yuǎn)的點(diǎn)，并將該點(diǎn)作為新的簇中心；
– 不斷重復(fù)上述步驟，直到無法找到更多的簇心。
這種算法在高維度數(shù)據(jù)處理任務(wù)中表現(xiàn)出色。
3. DBSCAN算法
DBSCAN算法是一種將相對(duì)緊密的數(shù)據(jù)聚在一起的聚類算法。該算法的核心思想是：鄰居與噪聲。在該算法中，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被視為一個(gè)核，并且根據(jù)樣本在一定距離內(nèi)存在樣本數(shù)量進(jìn)行分類分析。具體而言，該算法有以下幾個(gè)步驟：
– 對(duì)于每個(gè)點(diǎn) p，判斷是否存在距離 p小于閾值的其他點(diǎn)；
– 如果有，則將這個(gè)點(diǎn)被與其他所有的點(diǎn)合并到一個(gè)簇中；
– 如果沒有，則將該點(diǎn)視為異常點(diǎn)或噪聲，不予考慮。
該算法適用于低維度數(shù)據(jù)，例如spatial data。
聚類分析的優(yōu)化
在聚類分析中，有幾個(gè)重要的因素可以影響計(jì)算的效率和準(zhǔn)確性，下面將介紹幾種方法來優(yōu)化聚類分析。
1. 特征選取
聚類分析中采用最常見的方法是基于所有特征進(jìn)行的，但實(shí)際上并非所有的特征都是有用的，因此可以考慮對(duì)特征進(jìn)行選擇。特征選擇可以有兩種方法：一種是基于業(yè)務(wù)知識(shí)進(jìn)行選擇，另一種是通過算法進(jìn)行選擇。
2. 數(shù)據(jù)過濾
過濾無關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)聚類分析的影響很大，比如樣本數(shù)據(jù)量太大，包含了許多和聚類無關(guān)的數(shù)據(jù)，將導(dǎo)致聚類的效果不理想。因此，過濾數(shù)據(jù)是一個(gè)不可忽視的優(yōu)化項(xiàng)。
3. 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化主要是為了消除數(shù)據(jù)上的差異，使得分析更加容易。有許多方法可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，例如縮放、歸一化等方法，可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇。
結(jié)論
以上所述，聚類分析數(shù)據(jù)庫(kù)已成為一項(xiàng)有效的大數(shù)據(jù)分析方法，選擇合適的聚類算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化聚類分析的效率和準(zhǔn)確度，是我們做好大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵所在。隨著的快速發(fā)展，聚類分析數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用推廣也將日漸廣泛，成為數(shù)字化時(shí)代數(shù)據(jù)處理的重要工具之一。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 求大神指導(dǎo)，聚類分析、數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則這幾個(gè)概念中到底是什么關(guān)系。謝謝
求大神指導(dǎo)，聚類分析、數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則這幾個(gè)概念中到底是什么關(guān)系。謝謝
聚類分析與關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中的核心技術(shù)；
從統(tǒng)計(jì)學(xué)的觀點(diǎn)看，聚類分析是通過數(shù)據(jù)建模簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的一種方法。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)聚類分析方法包括系統(tǒng)聚類法、分解法、加入法、動(dòng)態(tài)聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。采用k-均值、k-中心點(diǎn)等算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統(tǒng)計(jì)分析軟件包中，如SPSS、SAS等。
從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度講，簇相當(dāng)于隱藏模式。聚類是搜索簇的無監(jiān)族仔督學(xué)習(xí)過程。與分類不同，無監(jiān)督學(xué)習(xí)不依賴預(yù)先定義的類或帶類標(biāo)記的訓(xùn)練實(shí)例，需要由聚類學(xué)習(xí)算法自動(dòng)確定標(biāo)記，而分類學(xué)習(xí)的實(shí)例或數(shù)據(jù)對(duì)象有類別標(biāo)記。聚類是觀察式學(xué)習(xí)，而不是示例式者歲的學(xué)習(xí)。
聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會(huì)得到不同的結(jié)論。不同研究者對(duì)于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。
從實(shí)際應(yīng)用的角度看，聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)之一。而且聚類能夠作為一個(gè)獨(dú)立的工具獲得數(shù)據(jù)的分布狀況，觀察每一簇?cái)?shù)據(jù)的特征，集中對(duì)特定的聚簇作進(jìn)一步地分析。聚類分析還可以作為其他算法（如分類和定性歸納算法）的預(yù)處理步驟。
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程主要包含兩個(gè)階段：之一階段必須先從資料中找出所有的高頻項(xiàng)目組(FrequentItemsets)，第二階段再由這些高頻項(xiàng)目組中產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則(AssociationRules)。
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的之一階段必須從原始資料中，找出所有高頻項(xiàng)目組(LargeItemsets)。高頻的意思是指某一項(xiàng)目組出現(xiàn)的頻率相對(duì)于所有記錄而言，必須達(dá)到某一水平。
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的第二階段是要產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則(AssociationRules)。從高頻項(xiàng)目組產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則，是利用前一步驟的高頻k-項(xiàng)目組來產(chǎn)生規(guī)則，在最小信賴度(MinimumConfidence)的條件門檻下，若一規(guī)則所求得的信賴度滿足最小信賴度，稱此規(guī)則為關(guān)聯(lián)規(guī)則。
按照不同情況，關(guān)聯(lián)規(guī)則可以進(jìn)行分類如下：
1.基于規(guī)則中處理的變量的類別，關(guān)聯(lián)規(guī)則可以分為布爾型和數(shù)值型。
布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則處理的值都是離散的、種類化的，它顯示了這些變量之間的關(guān)系；而數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則可以和多維關(guān)聯(lián)或多層關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)首穗睜合起來，對(duì)數(shù)值型字段進(jìn)行處理，將其進(jìn)行動(dòng)態(tài)的分割，或者直接對(duì)原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，當(dāng)然數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則中也可以包含種類變量。例如：性別=“女”=>職業(yè)=“秘書”，是布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則；性別=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是數(shù)值類型，所以是一個(gè)數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則。
2.基于規(guī)則中數(shù)據(jù)的抽象層次，可以分為單層關(guān)聯(lián)規(guī)則和多層關(guān)聯(lián)規(guī)則。
在單層的關(guān)聯(lián)規(guī)則中，所有的變量都沒有考慮到現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)是具有多個(gè)不同的層次的；而在多層的關(guān)聯(lián)規(guī)則中，對(duì)數(shù)據(jù)的多層性已經(jīng)進(jìn)行了充分的考慮。例如：IBM臺(tái)式機(jī)=>Sony打印機(jī)，是一個(gè)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)上的單層關(guān)聯(lián)規(guī)則；臺(tái)式機(jī)=>Sony打印機(jī)，是一個(gè)較高層次和細(xì)節(jié)層次之間的多層關(guān)聯(lián)規(guī)則。
3.基于規(guī)則中涉及到的數(shù)據(jù)的維數(shù)，關(guān)聯(lián)規(guī)則可以分為單維的和多維的。
在單維的關(guān)聯(lián)規(guī)則中，我們只涉及到數(shù)據(jù)的一個(gè)維，如用戶購(gòu)買的物品；而在多維的關(guān)聯(lián)規(guī)則中，要處理的數(shù)據(jù)將會(huì)涉及多個(gè)維。換成另一句話，單維關(guān)聯(lián)規(guī)則是處理單個(gè)屬性中的一些關(guān)系；多維關(guān)聯(lián)規(guī)則是處理各個(gè)屬性之間的某些關(guān)系。例如：啤酒=>尿布，這條規(guī)則只涉及到用戶的購(gòu)買的物品；性別=“女”=>職業(yè)=“秘書”，這條規(guī)則就涉及到兩個(gè)字段的信息，是兩個(gè)維上的一條關(guān)聯(lián)規(guī)則。
數(shù)據(jù)挖掘是一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，而聚類分析和關(guān)聯(lián)原則是數(shù)據(jù)挖掘的兩種方法
聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則屬于數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)大概念中的兩類挖掘問題，
聚類分析激卜是無監(jiān)督的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的聚簇效應(yīng)。
關(guān)聯(lián)規(guī)則是從統(tǒng)計(jì)上發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的激轎潛在聯(lián)系。明鉛肆
關(guān)于聚類分析數(shù)據(jù)庫(kù)的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)器托管擁有成都T3+級(jí)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)房資源，具備完善的安防設(shè)施、三線及BGP網(wǎng)絡(luò)接入帶寬達(dá)10T，機(jī)柜接入千兆交換機(jī)，能夠有效保證服務(wù)器托管業(yè)務(wù)安全、可靠、穩(wěn)定、高效運(yùn)行；創(chuàng)新互聯(lián)專注于成都服務(wù)器托管租用十余年，得到成都等地區(qū)行業(yè)客戶的一致認(rèn)可。
文章題目：聚類分析數(shù)據(jù)庫(kù)：優(yōu)化大數(shù)據(jù)分析的有效方法(聚類分析數(shù)據(jù)庫(kù))
地址分享：http://m.fisionsoft.com.cn/article/djoipdc.html
