概念
聚类是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性尽可能大
聚类的过程
- 数据准备：特征标准化和降维
- 特征选择：从最初的特征中选择最有效的特征，并将其存储在向量中
- 特征提取：通过对选择的特征进行转换形成新的突出特征
- 聚类：基于某种距离函数 进行相似度度量，获取簇
- 聚类结果评估：分析聚类结果，如距离误差和等
聚类方法
1.划分类聚类方法
代表：k-means算法
基本思想：对于给定的类别数据k首先给出初始划分 ，通过迭代 改变样本和簇的隶属关系，使得每一次改进后的划分方法都比前一次更好
优点：简单快速；当簇近似于高斯分布时效果好
缺点：在簇的平均值 可被定义时才能使用；对初值敏感
2.层次聚类方法 ：对给定的数据集进行层次的分解 ，直到满足某种条件为止
如下图所示，由于a、b某特征有相似之处，将他们聚类一类，以此类推
特征：对噪声敏感
3.基于密度的聚类方法
典型算法：DBSCAN算法
特点：抗噪效果好；性能一般
聚类算法效果评判
- 均一性：聚类结果的一致性或者稳定性
- 完整性：聚类结果 与真实类别或标签之间的一致性
- V-measure:综合考虑了均一性 和完整性
- ARI：比较了聚类结果与真实类别之间的一致性，考虑了分类中的随机性因素
- AMI：聚类结果与真实类别之间的一致性，同时考虑了类别分布的随机性
- 轮廓系数：结合了聚类的紧密度（密度 ）和分离度（分散度）