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13聚类分析和判别分析
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聚类分析
什么是聚类分析？
聚类：数据对象的集合
在同一集群内彼此相似
与其他集群中的对象不同
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聚集分析
将一组数据对象分组为群集，即为分组
聚类是无监督的分类：没有预定义的类。
典型应用
作为了解数据分布的独立工具。
作为其它算法的预处理步骤
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什么是好的聚类？
良好的聚类方法将产生高质量的簇,
簇类内相似性
簇类间相似性
聚类结果的质量取决于相似性度量，即相似性要求高聚类的质量就差。
聚类方法的质量也通过它发现一些或全部隐藏模式的能力来测量，即是否在组中发现隐藏模式如果有隐藏模式则聚类效果差。
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测度聚类质量
不同/相似度量：相似性用距离函数表示，距离函数通常是度量：d(i，j)
对于布尔变量、范畴变量、序数变量、区间缩放变量和比率变量，距离函数的定义通常有很大的不同。
权重应该根据应用程序和数据语义与不同的变量相关联。
很难定义“足够相似”或“足够好”--答案通常是高度主观的。
聚类方法
数据结构
数据矩阵
相异矩阵
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分区算法:基本概念
分区方法:将N个对象的数据库D的分区构造成一组K个簇
给定一个k，找到一个k簇的分区，以优化所选的分区准则。
全局最优：彻底枚举所有分区
启发式方法：K-mean和k-medoid算法
k-means：每个群集由群集的中心表示
K-medoid或PAM(围绕medoid的分区)：每个集群由集群中的一个对象表示
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K-means聚类
基本思路：使用集群中心（表示）表示集群。
将数据元素分配给收敛集群(中心)
目标：尽量减少平方误差（类内差异）
给定k，k-均值算法分四个步骤实现：
将对象划分为k个非空子集
计算种子点作为当前分区的群集的质心（质心为中心，即群集的平均点）
使用最近的种子点将每个对象分配给群集
回到步骤2，当不再有新的任务时停止
就是在已知要分为4类之后，将K=4，随便找到4个点，计算每个原始点的到这四个点中心的距离，选择距离最近的点归类，这就有4类点，再在这些点内部计算每一点的质心，这就有了新的4个点，再对所有点计算到这四个点的距离，然后比较，以此类推。
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流程：
初始化1
指定组k的数目：
例如,k=4
选择4个点（随机）
每个点根据4个距离分配到最近的集群。
迭代直到装置收敛
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关于k-means方法的评述
优点：相对高效：O(TKN)，其中n是#对象，k是#集群，t是#迭代。通常，k，t<n
注释：通常以局部最佳状态终止。
全局最优的方法包括：确定性退火和遗传算法。
缺点：
仅在均值被定义时才适用，而不适用于分类数据。
需要预先指定k，集群的数目。
无法处理噪声数据和异常值。
不适合发现具有非凸形状的簇
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处理数值数据的方法：k-means
类似于K的聚类方法
一些不同于K-means算法的不同在于
对于原始K-means值的选择
不同计算
计算集群均值的策略
处理分类数据：K-modes
用模式替换均值
使用新的不同的措施来处理分类对象。
使用基于频率的方法来更新群集模式
分类数据和数值数据的混合：K-prototype
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K-medoid聚类方法
在集群中找到有代表性的对象，称为medoid。
PAM围绕MeDOID进行分区
使用真实对象代表群集，
任意选择k表示对象
对于每对非选定的对象h和选定的对象i，计算总交换成本TCIDH。
对于每对i和h,
如果TCIDH<0，则将I替换为H
然后将每个非选定对象分配给最相似的具有代表性的对象。
重复步骤2-3，直到没有变化
即若K=2，则选择原始数据中的某两个点作为原始medoids，计算每个点到该点的距离，形成两个簇，再选择一个非之前的点作为medoid，如果花费得到改善则将medoid值替换为改点，如果没有得到改善则不变。
从一组初始的medoid开始，如果它改善了所产生的聚类的总距离，则迭代地将其中一个medoid替换为非medoid之一。
PAM有效地适用于小型数据集，但对于大型数据集，PAM不能很好地进行扩展。
CLARA
CLARANS：随机抽样
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对PAM的评论
在存在噪声和异常值的情况下，pam比k均值更健壮，因为Medoid受异常值或其他极值的影响小于k-means。
PAM有效地适用于小型数据集，但对于大型数据集，PAM不能很好地扩展。
因为迭代次数较多，每个迭代的O(k(n-k)2)。
其中n是数据的个数，k是簇的个数。
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CLARA集群大型应用程序
它绘制数据集的多个样本，对每个样本应用PAM，并给出最佳的聚类作为输出。
优点：处理比PAM更大的数据集。
劣势：效率取决于样本量。
-如果样本被偏置，则基于样本的良好聚类不一定代表整个数据集的良好聚类
即将原来的所有样本划分为更小单元，即单个样本来进行PAM
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分层群聚
使用距离矩阵作为聚类准则。此方法不需要将群集k的数目作为输入，而是需要一个终止条件。
给定一组待聚类的项目和NxN距离(或相似度)矩阵，基本过程分层聚类是这样的：
就像哈弗曼树得到的过程一样。
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簇间距离
单点距离：点间最小距离
完全点距离：最大点间距离
平均点距离：点间平均距离
质心距离：质心距离
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合并或连接规则-计算距离
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距离测量：明可夫斯基度规
假设两个对象（x和y）都有p个特性：
明可夫斯基度规为
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常用的Minkowski度量
R=2时是欧几里得距离：
R=1时是曼哈顿距离
R=正无穷是(“sup”距离)，即数据集合中取最大值。
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当所有特征都是二进制时，曼哈顿距离被称为Hamming距离。
17个条件下基因表达水平（1-高，0-低）
即二进制的01+10=11=5
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其他相似指数
权重距离：
Sop距离：
内积：
皮尔逊相关系数
斯皮尔曼等级相关系数
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系统树图
一种树数据结构，它说明了层次聚类技术。
每个级别显示该级别的群集
叶子-个体群集
根-一个群集
i级的群集是i+1级子群集的联盟
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聚类级别
凝聚实例
首先计算各点之间的距离，然后将距离最小的相组合，以此类推，直到根节点。
单链路、完全链接和平均链接群集
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聚簇分析中的问题
大量的聚类算法
许多距离/相似性度量
哪种聚类算法运行得更快，使用的内存更少
到底有多少簇？
这些簇稳定吗？
这些集群（簇）有意义吗？
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统计显着性检验不是一个典型的统计测试
聚类分析是不同算法的“集合”，“根据定义良好的相似性规则将对象放入聚类”。
聚类分析方法大多是在没有先验假设的情况下使用，但还处于探索阶段。
事实上，集群分析发现"最重要的解决方案是可能的。"
统计学显著性检验在此不合适，即使在报告p水平的情况下（如在K-均值聚类中）
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判别分析，判别式分析DA
DA用于通过距离度量来标识对象组之间的边界。
例如：
一些昆虫属于什么种类，属于一些措施的基础。
某人是否有良好的信用风险？
学生应该被大学录取吗？
类似于回归，除了标准(或因变量)是分类变量的而不是连续变量的。
可替代地，判别式分析与(MANOVA)相反。
MANOVA：自变量是分类变量的，因变量是连续变量。
在Manova中，自变量是群（分类变量），因变量是连续测度。
在DA中，自变量是连续测度和因变量是团体（分类变量）。
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DA的原始数据：
目的是让再来一个数据，据数据结构进行目录分类。
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线性判别分析
线性判别分析试图找到最佳分离人口的选定措施的线性组合。
红色和蓝色即已经找到了划分方法。
程序：
判别函数分析分为两个步骤：
第一步骤在计算上与ManoVA相同。存在总方差-协方差矩阵；同样，存在集合内方差-协方差矩阵。
通过多元F检验对这两个矩阵进行比较，以确定组间是否存在显著差异(对于所有变量)。
首先进行多元检验，如果具有统计学意义，则继续查看哪一个变量在各组中具有显著不同的均值。
一旦发现组平均值具有统计学显著性，就进行变量分类。
判别分析自动确定变量的最优组合，从而使第一个函数提供最全面的变量组合。
群体间的区别，第二种提供第二全面，以此类推。
此外，这些职能将是独立的或正交的，也就是说，它们对群体之间的歧视的贡献不会重叠。
此外，这些函数将是独立的或正交的，也就是说，它们对群体之间的歧视的贡献不会重叠。
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假定前提
样本量：即薯竖条型变量。
可接受不同的样本尺寸。最小组的样本大小需要超过预测变量的数量。作为“经验法则”，最小的样本大小应该是 对于几个(4或5)的预测因子，至少会有20。自变量的最大数目是n-2，其中n是样本的大小.虽然这种低样本量可能有效，但不鼓励这样做，而且通常它最好是有4或5倍的观察和独立变量。
正态分布：
假设数据(对于变量)表示来自多元正态分布的样本。您可以检查变量是否通常分布有频率分布的直方图。 然而，请注意，违反正态假设并不是“致命的”，只要非正态是由偏斜而非异常引起的，则由此产生的显着性检验仍然是可靠的。
方差/协方差的同质性
判别分析对方差协方差矩阵的异质性非常敏感。在接受重要研究的最终结论之前，最好先回顾一下组内方差和相关矩阵。同步性通过散射图进行评估，并通过变量变换加以修正。
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极端值
判别分析对离群点的包含非常敏感。
运行每个组的单变量和多变量异常值的测试，并对其进行转换或消除。
如果一项研究中的一组包含影响平均值的极端离群值，则它们也会增加变异性。总体显着性测试基于集合方差，即所有组之间的平均方差。因此，相对较大的均值（具有较大的方差）的显着性检验将基于相对较小的集合方差，从而导致错误的统计显着性。即方差和均值都比实际情况要大。
非线性：
如果其中一个自变量与另一个独立变量高度相关，或者一个是其他独立变量的函数(例如和)，那么矩阵就没有唯一的判别解。
在独立凹坑相关的程度上，标准化的鉴别函数系数将不能可靠地评估预测变量的相对重要性。既没有偏相关系数这一类的函数来评估。
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判别分析与聚类
判别分析：
已知的类数量
基于训练集
用于对未来的观测进行分类
分类是监督学习的一种形式
Y =X1 + X2 + X3
聚类：
未知类数
无先验知识
用于理解(探索)数据
聚类是一种无监督学习形式。
X1 + X2 + X3
标签：个数 蓝色 适用于 自己的 预测 变换 连接 无法 分布
原文地址：https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/12025044.html
