聚类分析算法（聚类分析聚类算法中包含哪些数据类型）
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聚类分析聚类算法中包含哪些数据类型
聚类分析聚类算法中包含哪些数据类型许多基于内存的聚类算法采用以下两种数据结构：(1)数据矩阵(Data Matrix，或称对象一变盘结构)：用p个变量来表示n个对象，例如使用年龄、身高、性别、体重等属性变量来表示对象人，也叫二模矩阵，行与列代表不同实体： (2)相异度矩阵(Dissimilarity Matrix，又称为对象一对象结构)：存储所有成对的n个对象两两之间的近似性(邻近度)，也叫单模矩阵，行和列代表相同的实体。其中d(ij)是对象i和对象j之间的测量差或相异度。d(i，f)是一个非负的数值，d(ij)越大，两个对象越不同；d (i，j)越接近于0，则两者之间越相似(相近)。 许多聚类算法都是以相异度矩阵为基础的，如果数据是用数据矩阵形式表示，则往往要将其先转化为相异度矩阵。相异度d(i,j)的具体计算会因所使用的数据类型不同而不同，常用的数据类型包括：区间标度变量，二元变量，标称型、序数型和比例标度型变量，混合类型的变量。
聚类算法有哪几种
聚类算法有：聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k均值、k中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。
聚类算法有哪些分类
聚类算法的分类有：
1、划分法
划分法(partitioning methods)，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K小于N。而且这K个分组满足下列条件：
（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；
（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；
2、层次法
层次法(hierarchical methods)，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。
例如，在“自底向上”方案中，初始时每一个数据纪录都组成一个单独的组，在接下来的迭代中，它把那些相互邻近的组合并成一个组，直到所有的记录组成一个分组或者某个条件满足为止。
3、密度算法
基于密度的方法(density-based methods)，基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。
4、图论聚类法
图论聚类方法解决的第一步是建立与问题相适应的图，图的节点对应于被分析数据的最小单元，图的边（或弧）对应于最小处理单元数据之间的相似性度量。因此，每一个最小处理单元数据之间都会有一个度量表达，这就确保了数据的局部特性比较易于处理。图论聚类法是以样本数据的局域连接特征作为聚类的主要信息源，因而其主要优点是易于处理局部数据的特性。
5、网格算法
基于网格的方法(grid-based methods)，这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元（cell）的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。这么处理的一个突出的优点就是处理速度很快，通常这是与目标数据库中记录的个数无关的，它只与把数据空间分为多少个单元有关。
代表算法有：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法；
6、模型算法
基于模型的方法(model-based methods)，基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。这样一个模型可能是数据点在空间中的密度分布函数或者其它。它的一个潜在的假定就是：目标数据集是由一系列的概率分布所决定的。
通常有两种尝试方向：统计的方案和神经网络的方案。
扩展资料：
聚类算法的要求：
1、可伸缩性
许多聚类算法在小于 200 个数据对象的小数据集合上工作得很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据集合样本上进行聚类可能会导致有偏的结果。
我们需要具有高度可伸缩性的聚类算法。
2、不同属性
许多算法被设计用来聚类数值类型的数据。但是，应用可能要求聚类其他类型的数据，如二元类型(binary)，分类/标称类型（categorical/nominal），序数型（ordinal）数据，或者这些数据类型的混合。
3、任意形状
许多聚类算法基于欧几里得或者曼哈顿距离度量来决定聚类。基于这样的距离度量的算法趋向于发现具有相近尺度和密度的球状簇。但是，一个簇可能是任意形状的。提出能发现任意形状簇的算法是很重要的。
4、领域最小化
许多聚类算法在聚类分析中要求用户输入一定的参数，例如希望产生的簇的数目。聚类结果对于输入参数十分敏感。参数通常很难确定，特别是对于包含高维对象的数据集来说。这样不仅加重了用户的负担，也使得聚类的质量难以控制。
5、处理“噪声”
绝大多数现实中的数据库都包含了孤立点，缺失，或者错误的数据。一些聚类算法对于这样的数据敏感，可能导致低质量的聚类结果。
6、记录顺序
一些聚类算法对于输入数据的顺序是敏感的。例如，同一个数据集合，当以不同的顺序交给同一个算法时，可能生成差别很大的聚类结果。开发对数据输入顺序不敏感的算法具有重要的意义。
参考资料：百度百科-聚类算法
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