發(fā)布時間：2016-10-03 16:27

  本文關鍵詞：聚類分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

通常，我們在研究與處理事物時，經常需要將事物進行分類，例如地質勘探中根據(jù)物探、化探的指標將樣本進行分類；古生物研究中根據(jù)挖掘出的骨骼形狀和尺寸將它們分類；大壩監(jiān)控中由于所得的觀測數(shù)據(jù)量十分龐大，有時亦需將它們分類歸并，獲得其典型代表再進行深入分析等，對事物進行分類，進而歸納并發(fā)現(xiàn)其規(guī)律已成為人們認識世界、改造世界的一種重要方法。

由于對象的復雜性，僅憑經驗和專業(yè)知識有時不能確切地分類，隨著多元統(tǒng)計技術的發(fā)展和計算機技術的普及，利用數(shù)學方法進行更科學的分類不僅非常必要而且完全可能。

近些年來，數(shù)值分類學逐漸形成了一個新的分支，稱為聚類分析，聚類分析適用于很多不同類型的數(shù)據(jù)集合，很多研究領域，如工程、生物、醫(yī)藥、語言、人類學、心理學和市場學等，都對聚類技術的發(fā)展和應用起到了推動作用。

1、什么是聚類分析？

聚類分析也稱群分析或點群分析，它是研究多要素事物分類問題的數(shù)量方法，是一種新興的多元統(tǒng)計方法，是當代分類學與多元分析的結合。其基本原理是，根據(jù)樣本自身的屬性，用數(shù)學方法按照某種相似性或差異性指標，定量地確定樣本之間的親疏關系，并按這種親疏關系程度對樣本進行聚類。

聚類分析是將分類對象置于一個多維空問中，按照它們空問關系的親疏程度進行分類。

通俗的講，聚類分析就是根據(jù)事物彼此不同的屬性進行辨認，將具有相似屬性的事物聚為一類，使得同一類的事物具有高度的相似性。

聚類分析方法，是定量地研究地理事物分類問題和地理分區(qū)問題的重要方法，常見的聚類分析方法有系統(tǒng)聚類法、動態(tài)聚類法和模糊聚類法等。

2、聚類分析方法的特征

（1）、聚類分析簡單、直觀。

（2）、聚類分析主要應用于探索性的研究，其分析的結果可以提供多個可能的解，選擇最終的解需要研究者的主觀判斷和后續(xù)的分析。

（3）、不管實際數(shù)據(jù)中是否真正存在不同的類別，利用聚類分析都能得到分成若干類別的解。

（4）、聚類分析的解完全依賴于研究者所選擇的聚類變量，增加或刪除一些變量對最終的解都可能產生實質性的影響。

（5）、研究者在使用聚類分析時應特別注意可能影響結果的各個因素。

（6）、異常值和特殊的變量對聚類有較大影響，當分類變量的測量尺度不一致時，需要事先做標準化處理。

3、聚類分析的發(fā)展歷程

在過去的幾年中聚類分析發(fā)展方向有兩個：加強現(xiàn)有的聚類算法和發(fā)明新的聚類算法。現(xiàn)在已經有一些加強的算法用來處理大型數(shù)據(jù)庫和高維度數(shù)據(jù)，例如小波變換使用多分辨率算法，網(wǎng)格從粗糙到密集從而提高聚類簇的質量。

然而，對于數(shù)據(jù)量大、維度高并且包含許多噪聲的集合，要找到一個“全能”的聚類算法是非常困難的。某些算法只能解決其中的兩個問題，同時能很好解決三個問題的算法還沒有，現(xiàn)在最大的困難是高維度(同時包含大量噪聲)數(shù)據(jù)的處理。

算法的可伸縮性是一個重要的指標，通過采用各種技術，一些算法具有很好的伸縮性。這些技術包括：數(shù)據(jù)采樣、信息濃縮、網(wǎng)格和索引。

CLARANS是最早使用數(shù)據(jù)采樣的算法，CURE使用優(yōu)選的采樣點，信息濃縮技術在BIRCH方法和DECLIJE方法中得到應用。

許多算法都使用了索引技術，典型的有：BIRCH方法、DBSCAN方法、小波變換方法、DENCLUE方法、DENCLUE方法、小波變換方法、STING方法和CLIQUE方法使用了網(wǎng)格技術。

但是以上方法仍然不能很好地處理高維度并且大數(shù)據(jù)量的集合。

最近馬海祥還發(fā)現(xiàn)了一些新的技術如：STING+方法引入動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘觸發(fā)器：mAFIA方法引入間距尺寸自適應網(wǎng)格分割算法；OptiGrid算法使用迭代和網(wǎng)格等技術處理高維度數(shù)據(jù)。

新技術的引進大大加強了聚類算法的效能，尤其提升了處理高維度數(shù)據(jù)的能力，但是由于這些算法剛剛形成，所以在某些地方還有待完善，對于剛接觸數(shù)據(jù)分析的博友，可以先看下馬海祥博客的《解讀常用的10種可用性研究數(shù)據(jù)類型方法》相關介紹。

4、系統(tǒng)聚類分析法

系統(tǒng)聚類法(Hierarchical Clustering Method)是目前國內外使用晟多的一種方法，有關它的研究極為豐富。其基本思想是：先將11個樣本各自看成一類，然后規(guī)定樣本之間的距離和類與類之間的距離；然后選擇距離最小的一對并成一個新類，計算新類和其他類的距離；再將距離最小的兩類合并，這樣每次減少一類，直至所有的樣本都成為一類為止。

在馬海祥看來系統(tǒng)聚類法的優(yōu)點在于：利用樣本之問的距離最近原則進行聚類。這種系統(tǒng)歸類過程與所規(guī)定的歸類指數(shù)有關，同時也與具體的歸類方法有關系，整個聚類過程可用一張聚類圖(樹)形象表示。

在聚類分析中，聚類要素的選擇是十分重要的，它直接影響分類結果的準確性和可靠性，在地理分類和研究分區(qū)中，被聚類的對象常常是多個要素構成的。

不同要素的數(shù)據(jù)往往具有不同的單位和量綱，其數(shù)值的變異可能是很大的，這就會對分類結果產生影響，因此當分類要素的對象確定之后，在進行聚類分析之前，首先要對數(shù)據(jù)要素進行處理。

在聚類分析中，常用的聚類要素的數(shù)據(jù)處理方法有如下幾種：

①、總和標準化

②、標準差標準化

③、極大值標準化

④、極差的標準化

經過這種標準化所得的新數(shù)據(jù)，各要素的極大值為1，極小值為0，其余的數(shù)值均在0與1之間。

距離是事物之間差異性的測度，差異性越大，則相似性越小，所以距離是系統(tǒng)聚類分析的依據(jù)和基礎。

5、聚類分析的3種方法

聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一個很活躍的研究領域，并提出了許多聚類算法。

（1）、直接聚類法

直接聚類法是根據(jù)距離矩陣的結構一次并類得到結果，其基本步驟如下：

①、把各個分類對象單獨視為一類；

②、根據(jù)距離最小的原則，依次選出一對分類對象，并成新類；

③、如果其中一個分類對象已歸于一類，則把另一個也歸入該類；如果一對分類對象正好屬于已歸的兩類，則把這兩類并為一類；每一次歸并，都劃去該對象所在的列與列序相同的行；

④、那么，經過m-1次就可以把全部分類對象歸為一類，這樣就可以根據(jù)歸并的先后順序作出聚類譜系圖，直接聚類法雖然簡便，但在歸并過程中是劃去行和列的，因而難免有信息損失，因此，直接聚類法并不是最好的系統(tǒng)聚類方法。

（2）、最短距離聚類法

最短距離聚類法是在原來的m×m距離矩陣的非對角元素中找出 ，把分類對象Gp和Gq歸并為一新類Gr，然后按計算公式計算原來各類與新類之間的距離，這樣就得到一個新的（m－1）階的距離矩陣。

再從新的距離矩陣中選出最小者，把Gi和Gj歸并成新類；再計算各類與新類的距離，這樣一直下去，直至各分類對象被歸為一類為止。

（3）、最遠距離聚類法

最遠距離聚類法與最短距離聚類法的區(qū)別在于計算原來的類與新類距離采用的公式不同。

6、系統(tǒng)聚類方法的步驟

（1）、對數(shù)據(jù)進行變換處理；（不是必須的，當數(shù)量級相差很大或指標變量具有不同單位時是必要的）

（2）、構造n個類，每個類只包含一個樣本；

（3）、計算n個樣本兩兩間的距離；

（4）、合并距離最近的兩類為一新類；

（5）、計算新類與當前各類的距離，若類的個數(shù)等于1，轉到6；否則回4；

（6）、畫聚類圖；

（7）、決定類的個數(shù)，從而得出分類結果。

7、聚類分析的主要應用

對于聚類分析的應用，馬海祥簡單的從以下6個領域為大家總結了一下：

（1）、商業(yè)

聚類分析被用來發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，并且通過購買模式刻畫不同的客戶群的特征。

聚類分析是細分市場的有效工具，同時也可用于研究消費者行為，尋找新的潛在市場、選擇實驗的市場，并作為多元分析的預處理。

（2）、生物

聚類分析被用來動植物分類和對基因進行分類，獲取對種群固有結構的認識。

（3）、地理

聚類能夠幫助在地球中被觀察的數(shù)據(jù)庫商趨于的相似性。

（4）、保險行業(yè)

聚類分析通過一個高的平均消費來鑒定汽車保險單持有者的分組，同時根據(jù)住宅類型，價值，地理位置來鑒定一個城市的房產分組。

（5）、因特網(wǎng)

聚類分析被用來在網(wǎng)上進行文檔歸類來修復信息（關于這點我也曾在馬海祥博客的《實例解析關鍵詞聚類的方法策略》一文中跟大家詳細的介紹過）。

（6）、電子商務

聚類分析在電子商務中網(wǎng)站建設數(shù)據(jù)挖掘中也是很重要的一個方面，通過分組聚類出具有相似瀏覽行為的客戶，并分析客戶的共同特征，，可以更好的幫助電子商務的用戶了解自己的客戶，向客戶提供更合適的服務。

馬海祥博客點評：

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分類的標準，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進行分類，聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論，不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。

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本文編號：130035