数据分析|一个完整的聚类分析

发布网友发布时间：2024-10-11 00:34

共1个回答

热心网友时间：2024-11-19 22:42

数据分析中的聚类分析深入探讨了k-means算法的原理，包括初始中心点的选择、迭代过程以及如何判断数据适用性。关键问题包括：数据适合聚类的判断标准、k类数量的确定、小数据集下的直观聚类图，以及处理非凸集数据的策略。

从R语言的实例来看，如果数据分布明显不符合聚类要求，如正态分布且相关系数低，那么聚类效果可能不佳。PAM方法同样在正态分布数据上显示出了人为划分的痕迹，聚类的可靠性需要结合常识和多种方法的共识来评估。

确定k值的方法通常通过wssplot和NbClust等工具，推荐的聚类个数通常在2-3之间，因为后续增加类别对效果提升不大。选择最佳聚类数时，需通过评估指标在不同聚类数下的变化来决定。

在实际应用中，例如分析鱼、禽、肉的营养标准，需要找到合理分类。对于小规模数据，聚类图有助于直观展示类别边界。然而，k-means聚类存在对异常值敏感、对k值选择敏感等问题，需要改进方法如k-medoids和kernel k-means。

除了k-means，PAM提供了更好的异常值处理和距离计算灵活性，而层次聚类则强调可解释性但计算复杂。Mean-Shift聚类无需预先确定k值，适用于更为动态的场景。选择聚类算法时，需考虑数据特性、相似度度量方法以及数据预处理方法，如降维和特征提取。