Il y a quelques questions à répondre:
Comment puis-je déterminer si les données conviennent au regroupement?
Comment la classe K est-elle déterminée?
Comment puis-je obtenir des cartes de cluster intuitives lors de la rencontre d'un ensemble de données?
Comment réaliser des données non saillantes, comment mettre en œuvre un cluster?
Premier regard sur le dessin dans le R, approprié pour le regroupement?
Clairement, les données de cette image ne conviennent pas au regroupement! Les données étant extraites de 1000 observations de la distribution normale de 0,5 dans des facteurs connexes! > library(fMultivar)> set.seed(1234)> df<-rnorm2d(1000,rho=.5)> df<-as.data.frame(df)> plot(df,main="bivariable normal distribution with rho=0.5")
Si la méthode du cluster du point central est utilisée, la situation est-elle appropriée? Dans
Avec le cluster basé sur le point central, nous avons trouvé une distribution maximale unique par un point central de données de distribution normal. Il s'avère que les données sont la division, pas une "classe réelle".
VillaCelders, méthodes de clustering ne sont pas de méthodes de surveillance. Enfin, c'est peu fiable ou de voir s'il convient habituellement, et maintenant, il a été ajouté:
Si de nombreux types de méthodes ont tendance à être similaires aux mêmes clusters plus tard, le résultat du cluster sera plus stable! > library(cluster)> library(ggplot2)> fit<-pam(df,k=2)> df$clustering<-factor(fit$clustering)> ggplot(data=df,aes(x=V1,y=V2,color=clustering,shape=clustering))+geom_point()+ggtitle("clustering of Bivariate normal data")> plot(nc$All.index[,4],type="o",ylab="CCC",xlab="number of clusters",col="blue")
Quelle est la valeur spécifiée?
WSSPLOT () Le nombre recommandé de grappes 2 ou 3 est plus approprié! 3 Après cela, la pente diminue doucement, signifie continuer à augmenter la catégorie et ne peut pas apporter plus d'améliorations!
NBCRUST () proposé des grappes 2 ou 3; Signification 26 Indicateurs de notation, 8 d'entre eux ont tendance à choisir 2,5 classes sélectionnées 3 couches!
II. Comment choisir le meilleur numéro de cluster?
Forfait définissant des dizaines d'indicateurs d'évaluation, nombre de phrases 2 à 15 (définie), puis le nombre de grappes, combien de clusters sont utilisés pour voir les indices de frappe ce prix avance optimal. > wssplot<-function(data,nc=15,seed=1234){+ wss<-(nrow(data)-1)*sum(apply(data,2,var))+ for (i in 2:nc){+ set.seed(seed)+ wss[i]<-sum(kmeans(data,centers=i)$withinss)}+ plot(1:nc,wss,type="b",xlab="number of clusters",ylab="within groups sum of squares")}> wssplot(df)> library("NbClust")> nc<-NbClust(df,min.nc=2,max.nc = 15,method="kmeans")
Les mêmes points et différents points deLes types de poisson, de volaille et de viande 27 sont basés sur cinq normes de nutrition? Existe-t-il un moyen de diviser ces aliments en quelques classes significatives?
Lorsque la quantité de petites données, les cartes de clustering peuvent être excellentes pour afficher les frontières entre les classes! Cluster d'explication: de bas à; À partir, toutes les observations sont toutes sortes, deux deux fusions, deviennent éventuellement une classe
3, la cluster et la richesse
Utilisation signifie que toutes les variables doivent être continues et que cette méthode peut être affectée par anomalie (SO K-Médoïds et K-Médians).
Médian basée sur les médicaments k-Médoïds, bien qu'il soit possible d'exclure un impact inhabituel, mais la recherche d'un point central sera agencée, la vitesse de calcul est donc très lente! > data(nutrient,package="flexclust") #加载数据> row.names(nutrient)<-tolower(row.names(nutrient))#将行名改为小写> nutrient.sacled<-scale(nutrient) #标准化处理> d<-dist(nutrient.sacled) #计算欧几里得距离> fit.average<-hclust(d,method="average")#采用平均联动法进行聚类> plot(fit.average,hang=-1,cex=.8,main="average linkage clustering")#绘制最后的聚类图
Cela deviendra très pauvre dans le cas de grappes non convexes (par exemple, U) (donc le noyau k-moyen).
Lorsque des ensembles de données volumineux, optimal local est facile à choisir et à partirCentral K doit être sélectionné et choisissez sensible aux points centraux K (donc k-moyen ++)
donc uniquement dans les données de valeur; N'appliquez pas de données de type classification (données de classification, telles que les hommes et les femmes; type de produit; puis avec le mode K)
Méthode de classe Poly Autres
Pam, la division de le point central (PAM), très fort avec une valeur inhabituelle;
Kluster signifie K Choisissez souvent la distance entre Eurofer, le type de données requis est un nombre et une variable continue; et PAM peut utiliser des calculs de distance; Peut contenir du type de données mixte, illimité dans des variables continues;
, comme K-OBT, PAM doit également être déterminé avant le k
Le point central doit modifier la dynamique: choisissez le point central en calculant la distance totale entre le point central vers chaque valeur d'observation; Jusqu'à ce que le dernier point central n'a plus changé;
Division de division Division
Niveau de grappe élevéT: Peut être expliqué, peut créer des couches de haute qualité (petites et belles)
[Inconvénients: la complexité de temps élevée, ne peut pas exécuter de grands ensembles de données (algorithmes convertis avec bouleau, type de données est numéro); En un sens, l'algorithme hiérarchique est gourmand, une fois qu'une observation est attribuée à une classe, elle ne peut pas être rachetée derrière le processus; Le mécanisme de tolérance d'erreur est faible, une étape est fausse;
La valeur d'observation dans le K-moyen ne sera pas allouée à une classe.
Sixième cluster, décalage
L'algorithme de déplacement moyen, également appelé algorithme de dérivation moyen, il s'agit de la densité nucléaire d'une montagne estimée peut être utilisée pour la clustering, l'image Segmentation, suivi, etc. Il fonctionne en fonction de centroïde, ce qui signifie que son objectif est de localiser chaque cluster / couche, ce qui est, qui est d'abord calculer la moyenne de décalage du point de courant, déplaçant les points dans cette signification de compensation, alors voici un nouveau point de départ, continuez à bouger pourPar les conditions de fin (déterminez la zone la plus approfondie).
AVANTAGES: Aucun besoin de déterminer la classe K
Données / lame similaires: données similaires ou similarité des caractéristiques. Méthode de mesure: Distance, Distance Cosine, V.V. Comment choisir parmi les caractéristiques des données et le nombre de clusters que vous souhaitez. Données de traitement: Les transformations discrètes de Fourier peuvent extraire les informations de domaine de fréquence des données et des transformations discrètes d'ondelettes pouvant extraire des informations de domaine temporel en dehors du numéro de domaine de fréquence. La taille, telle que PCA et SVD, sont populaires comme une méthode linéaire, des méthodes largement utilisées et non linéaires telles que l'apprentissage en forme de flux. Les meilleurs algorithmes de conception et de clustering sont le meilleur cluster de spectre (convertissant les premières données en une matrice adjacente, puis convertie en matrice laplacienne, puis effectuant la séparation caractéristique de la matrice. Vecteurs laplacien et arrangezCaractéristique K minimale.Caractéristiques, utilisez ensuite le clustering K-moyen).