聚类分析;聚类分析;主要步骤;数据预处理包括选择数量，类型和特征的标度，它依靠特征选择和特征抽取，特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特征转化为一个新的显著特征，它们经常被用来获取一个合适的特征集来为避免“维数灾”进行聚类，数据预处理还包括将孤立点移出数据，孤立点是不依附于一般数据行为或模型的数据，因此孤立点经常会导致有偏差的聚类结果，因此为了得到正确的聚类，我们必须将它们剔除。
既然类似性是定义一个类的基础，那么不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如，通常通过定义在特征空间的距离度量来评估不同对象的相异性，很多距离度都应用在一些不同的领域，一个简单的距离度量，如Euclidean距离，经常被用作反映不同数据间的相异性，一些有关相似性的度量，例如PMC和SMC，能够被用来特征化不同数据的概念相似性，在图像聚类上，子图图像的误差更正能够被用来衡量两个图形的相似性。
将数据对象分到不同的类中是一个很重要的步骤，数据基于不同的方法被分到不同的类中，划分方法和层次方法是聚类分析的两个主要方法，划分方法一般从初始划分和最优化一个聚类标准开始。CrispClustering，它的每一个数据都属于单独的类；FuzzyClustering，它的每个数据可能在任何一个类中，CrispClustering和FuzzyClusterin是划分方法的两个主要技术，划分方法聚类是基于某个标准产生一个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相似性或一个类的可分离性用来合并和分裂类，其他的聚类方法还包括基于密度的聚类，基于模型的聚类，基于网格的聚类。
评估聚类结果的质量是另一个重要的阶段，聚类是一个无管理的程序，也没有客观的标准来评价聚类结果，一般来说，几何性质，包括类间的分离和类内部的耦合，一般都用来评价聚类结果的质量。;聚类图示;分类图示;什么是聚类分析?;聚类分析的应用;实际应用：为什么需要聚类?;聚类分析原理介绍;聚类分析原理介绍;聚类分析原理介绍;聚类分析原理介绍;聚类分析??理介绍;聚类分析中的数据类型;(2)相异度矩阵(DissimilarityMatrix)：相异度矩阵存储n个对象两两之间的近似性，表现形式是一个n×n维的矩阵。在此，d(i,j)是对象i和对象j之间相异性的量化表示，通常是一个非负的数值，当对象i和j越相似或“接近”时，其值越接近0；两个对象越不同，其值越大，而且d(i,j)=d(j,i)，d(i,i)=0。;相异度计算;2)聚类分析中的相似度：二元变量;对称的二元变量：如果它的两个状态是同等价值的，并有相同的权重，那么该二元变量是对称的，如属性“性别”。在这种条件下，评价两个对象之间相似度的最著名的系数是简单匹配系数，其定义如下：
d(i,j)=(a+d)/(a+b+c+d)
;如果两个状态的输出不是同样重要，那么该二元变量是不对称的。例如一个疾病检查的肯定和否定的结果。根据惯例，我们将比较重要的输出结果，通常也是出现几率较小的结果编码为1（如，HIV阳性），二将另一种结果编码为0（例如，HIV阴性）。给定两个不对称的二元变量，两个都取值1的情况被认为比两个都取值0的情况更有意义。因此，这样的二元变量经常被认为好像只有一个状态。这种变量的相似度评价系数是Jaccard系数。即d(i,j)=a/(a+b+c);如下的表包含了属性name,gender,trait-1,trait-2,trait-3和trait-4,这里的name是对象的id,gender是一个对称的属性，剩余的trait属性是不对称的，描述了希望找到笔友的人的个人特点。假设有一个服务是适合发现合适的笔友。;簇的例子;簇算法;K-均值簇;K-均值簇;两个不同的K-均值簇;初始质心的重要性;初始质心的重要性;评价簇;假设数据对象集合S如表所示，作为一个聚类分析的二维样本，要求的簇的数量k=2。;(3)计算新的簇的质心
M1=((0+5)/2,(2+2)/2)=(2.5,2)
M2=((0+1.5+5)/3)，(0+0+0)/3)=(2.17,0)
重复(2)和(3)，得到O1分配给C1，O2分配给C2，O3分配给C2，O4分配给C2，O5分配给C1。更新，得到新簇C1={O1,O5}和C2={O2,O3,O4}，中心为M1=(2.5,2)，M2=(2.17,0)
相应的单个方差分别为
E1
E2
总体平方误差是：E=E1+E2
由上可以看出，。由于在两次迭代中，簇中心不变，所以停止迭代过程，算法停止。;第5章聚类分析;第5章聚类分析;第5章聚类分析;第5章聚类分析;谢