聚类分析（Clustering Analysis） 是数据挖掘中的一项重要技术，旨在根据对象间的相似性或差异性，将对象分为若干组（簇）。同一簇内的对象相似性较高，而不同簇间的对象差异性较大。聚类分析广泛应用于图像处理、市场细分、文本分析、基因分析等多个领域。
1. 聚类分析的核心概念
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样本点和特征
样本点通常是具有多维特征的数据实例，特征可以是数值型或类别型，描述样本的属性。
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距离或相似度
聚类依赖于样本点之间的距离或相似度来定义其关系：
- 常用的距离度量：欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
- 对于类别型数据，也可使用汉明距离或匹配系数等方法。
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聚类结果
- 硬聚类：每个样本严格属于某个簇（如 K-Means）。
- 软聚类：每个样本属于多个簇的概率（如高斯混合模型 GMM）。
2. 常用聚类算法
（1）基于划分的方法
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K-Means
通过迭代优化簇内数据的平方误差，将数据划分为 k个簇。
优点：简单高效；适用于球状簇。
缺点：需要提前指定 k，对初始值和噪声敏感。
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K-Medoids
用簇内的实际样本点作为簇中心，比 K-Means 更鲁棒，但计算复杂度较高。
（2）基于层次的方法
- 层次聚类（Hierarchical Clustering）
通过不断合并或拆分簇形成树状结构，分为：- 自底向上（凝聚层次聚类）。
- 自顶向下（分裂层次聚类）。
优点：可视化聚类结构；无需提前指定簇数。
缺点：计算复杂度高；对噪声和离群点敏感。
（3）基于密度的方法
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DBSCAN
基于密度的空间聚类，能够识别任意形状的簇，同时检测噪声点。
优点：无需指定簇数；鲁棒性强。
缺点：对参数 εε 和最小点数 MinPtsMinPts 比较敏感。
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OPTICS
是 DBSCAN 的改进，解决了不同密度分布数据的聚类问题。
（4）基于模型的方法
- 高斯混合模型（GMM）
假设数据由多个高斯分布组成，使用期望最大化（EM）算法优化。
优点：适用于软聚类；可解释性强。
缺点：容易陷入局部最优；对初值敏感。
（5）基于网格的方法
- CLIQUE
将空间划分为等间距的网格并聚类，适合高维数据分析。
（6）基于图的方法
- 谱聚类（Spectral Clustering）
利用样本点的图结构，计算拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类。
优点：适合非球形簇；对维度扩展性好。
缺点：计算复杂度高。
3. 聚类分析的评价指标
聚类效果的评估分为两类：
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内部指标（无需真实标签）：
- 簇内距离（越小越好）。
- 簇间距离（越大越好）。
- 轮廓系数（Silhouette Coefficient）：结合簇内和簇间的距离综合评估。
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外部指标（需要真实标签）：
- Rand Index：衡量预测簇与真实簇的一致性。
- 归一化互信息（NMI）：评估聚类结果与真实分布的相似程度。
- Purity：聚类结果中最大类别样本所占的比例。
4. 聚类分析的应用
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市场细分
根据客户特征划分群体，制定差异化营销策略。
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图像处理
如图像分割、目标检测。
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文本分析
- 文档主题聚类。
- 新闻分类。
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生物信息学
基因表达数据分析，识别基因功能模块。
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异常检测
将离群点作为噪声进行识别。
5. 聚类分析的挑战
- 高维数据处理
维度过高会导致"维度灾难"，需结合降维技术（如 PCA 或 t-SNE）。 - 簇数的确定
自动确定最佳簇数是一个开放性问题。 - 数据分布复杂性
数据可能存在非线性结构或不同密度。 - 噪声和离群点
对算法的稳定性提出更高要求。
6. 实践案例：Python 聚类分析
使用 K-Means 对二维数据聚类：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
# 生成样本数据
from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)
# K-Means 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)
# 绘制聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=50, cmap='viridis')
centers = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.75)
plt.title("K-Means Clustering")
plt.show()
聚类分析是数据挖掘中的重要工具，通过掌握不同算法的特点、适用场景及实践应用，可以帮助解决各种实际问题。