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1、第 9 章 聚类分析9.1 聚类概述9.1.1 聚类简介9.1.2 聚类的定义9.1.3 聚类的要求1.可伸缩性2.处理不同类型属性的能力3.发现任意形状的聚类4.使输入参数的领域知识最小化5.处理噪声数据的能力6.对于输入记录的顺序不敏感9.2 聚类分析中的相异度计算9.2.1 聚类算法中的数据结构1.数据矩阵(或对象与变量结构)2.相异度矩阵(或对象-对象结构)9.2.2 区间标度变量及其相异度计算1.区间标度变量2.相异度计算名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页，共 10 页 -数据仓库与数据挖掘技术9.2.3 二元变量及其相异度计算1.二元变量2.相异度计算9.2.
2、4 标称型变量及其相异度计算1.标称型变量2.相异度计算9.2.5 序数型变量及其相异度计算1.序数型变量2.相异度计算9.2.6 比例标度型变量及其相异度计算1.比例标度型变量2.相异度计算名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 2 页，共 10 页 -数据仓库与数据挖掘技术9.2.7 混合类型变量的相异度计算9.3 基于划分的聚类方法9.3.1k-平均算法9.3.2k-中心点算法9.4 基于层次的聚类方法1.凝聚的方法2.分裂的方法图 9-1 在数据集 a,b,c,d,e 上的凝聚和分裂层次聚类名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 3 页，共 10 页 -数据仓库与数
3、据挖掘技术9.5 谱聚类方法9.5.1 谱聚类的步骤9.5.2 谱聚类的优点9.5.3 谱聚类实例9.6 利用 SQL Server 2005 进行聚类分析9.6.1 挖掘流程图 9-2 选择数据挖掘技术名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 4 页，共 10 页 -数据仓库与数据挖掘技术图 9-3 选择数据源视图图 9-4 指定表类型名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 5 页，共 10 页 -数据仓库与数据挖掘技术9.6.2 结果分析图 9-5 指定定型数据图 9-6 指定列的内容和数据类型名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 6 页，共 10 页 -数据
4、仓库与数据挖掘技术图 9-7 完成数据挖掘结构的创建图 9-8 分类剖面图名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 7 页，共 10 页 -数据仓库与数据挖掘技术图 9-9 分类关系图图 9-10 分类特征名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 8 页，共 10 页 -数据仓库与数据挖掘技术图 9-11 分类对比图 9-12 提升图名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 9 页，共 10 页 -数据仓库与数据挖掘技术图 9-13 分类矩阵图习题 9 1.简单地描述如何计算由如下类型的变量描述的对象间的相异度：(a)数值(区间标度)变量(b)非对称的二元变量(c)分类
5、变量(d)比例标度变量(e)非数值向量对象2.假设数据挖掘的任务是将如下8 个点聚类为3 个簇:A1(2,10),A2(2,5),A3(8,4),B1(5,8),B2(7,5),B3(6,4),C1(1,2),C3(4,9),距离函数是欧几里得距离。假设初始选择A1,B1,C1 分别为每个聚类的中心，用k-平均算法来给出:(1)在第一次循环执行后的三个聚类中心。(2)最后的三个簇。3.k 均值和 k 中心点算法都可以进行有效的聚类。概述 k 均值和 k 中心点算法的优缺点。并概述这两种方法与层次聚类方法（如AGNES）相比有何优缺点。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 10 页，共 10 页 -