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模糊聚类分析(模糊聚类分析法步骤)

作者: 惠州注册公司 发布时间:2022-09-01 02:03:18

1、分类和聚类的区别模糊聚类分析:

Classification (分类),对于一个classifier,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子,理想情况下,一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning (监督学习),

Clustering (聚类),简单地说就是把相似的东西分到一组,聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了,因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习,这在Machine Learning中被称作unsupervised learning (无监督学习).

2、常见的分类与聚类算法

所谓分类,简单来说,就是根据文本的特征或属性,划分到已有的类别中。如在自然语言处理NLP中,我们经常提到的文本分类便就是一个分类问题,一般的模式分类方法都可用于文本分类研究。常用的分类算法包括:决策树分类法,朴素贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器,神经网络法,k-最近邻法(k-nearestneighbor,kNN),模糊分类法等等。

分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法。

而K均值(K-mensclustering)聚类则是最典型的聚类算法(当然,除此之外,还有很多诸如属于划分法K中心点(K-MEDOIDS)算法、CLARANS算法;属于层次法的BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等;基于密度的方法:DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等;基于网格的方法:STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法;基于模型的方法)。

Classification (分类),对于一个classifier,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子,理想情况下,一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning (监督学习),Clustering (聚类),简单地说就是把相似的东西分到一组,聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了,因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习,这在Machine Learning中被称作unsupervised learning (无监督学习).

电信运营商的聚类市场是怎么个定义的?求助

将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。“物以类聚,人以群分”,在自然科学和社会科学中,存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学,但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。“聚类的典型应用是什么?”在商务上,聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群,并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。在生物学上,聚类能用于推导植物和动物的分类,对基因进行分类,获得对种群中固有结构的认识。聚类在地球观测数据库中相似地区的确定,汽车保险单持有者的分组,及根据房子的类型、价值和地理位置对一个城市中房屋的分组上也可以发挥作用。聚类也能用于对Web上的文档进行分类,以发现信息。

数据挖掘与数据分析的主要区别是什么

1.数据挖掘

数据挖掘是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测,就是定量、定性,数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则,并且可相应得到模型得分或标签,模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等,标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。综合起来,数据分析(狭义)与数据挖掘的本质都是一样的,都是从数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息),从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策,所以数据分析(狭义)与数据挖掘构成广义的数据分析。这些内容与数据分析都是不一样的。

2.数据分析

其实我们可以这样说,数据分析是对数据的一种操作手段,或者算法。目标是针对先验的约束,对数据进行整理、筛选、加工,由此得到信息。数据挖掘,是对数据分析手段后的信息,进行价值化的分析。而数据分析和数据挖掘,又是甚至是递归的。就是数据分析的结果是信息,这些信息作为数据,由数据去挖掘。而数据挖掘,又使用了数据分析的手段,周而复始。由此可见,数据分析与数据挖掘的区别还是很明显的。

而两者的具体区别在于:

(其实数据分析的范围广,包含了数据挖掘,在这里区别主要是指统计分析)

数据量上:数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大。

约束上:数据分析是从一个假设出发,需要自行建立方程或模型来与假设吻合,而数据挖掘不需要假设,可以自动建立方程。

对象上:数据分析往往是针对数字化的数据,而数据挖掘能够采用不同类型的数据,比如声音,文本等。

结果上:数据分析对结果进行解释,呈现出有效信息,数据挖掘的结果不容易解释,对信息进行价值评估,着眼于预测未来,并提出决策性建议。

数据分析是把数据变成信息的工具,数据挖掘是把信息变成认知的工具,如果我们想要从数据中提取一定的规律(即认知)往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。

举个例子说明:你揣着50元去菜市场买菜,对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜,想荤素搭配,你逐一询问价格,不断进行统计分析,能各自买到多少肉,多少菜,大概能吃多久,心里得出一组信息,这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估,根据自己的偏好,营养价值,科学的搭配,用餐时间计划,最有性价比的组合等等,对这些信息进行价值化分析,最终确定一个购买方案,这就是数据挖掘。

数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地,将数据的有用性发挥到极致。

1.数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测,就是定量、定性,数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则,并且可相应得到模型得分或标签,模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等,标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。主要采用决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等统计学、人工智能、机器学习等方法进行挖掘。综合起来,数据分析(狭义)与数据挖掘的本质都是一样的,都是从数据里面发现关于业务的知识(有价值的信息),从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策,所以数据分析(狭义)与数据挖掘构成广义的数据分析。这些内容与数据分析都是不一样的。2.数据分析其实我们可以这样说,数据分析是对数据的一种操作手段,或者算法。目标是针对先验的约束,对数据进行整理、筛选、加工,由此得到信息。数据挖掘,是对数据分析手段后的信息,进行价值化的分析。而数据分析和数据挖掘,又是甚至是递归的。就是数据分析的结果是信息,这些信息作为数据,由数据去挖掘。而数据挖掘,又使用了数据分析的手段,周而复始。由此可见,数据分析与数据挖掘的区别还是很明显的。而两者的具体区别在于:(其实数据分析的范围广,包含了数据挖掘,在这里区别主要是指统计分析)数据量上:数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大。约束上:数据分析是从一个假设出发,需要自行建立方程或模型来与假设吻合,而数据挖掘不需要假设,可以自动建立方程。对象上:数据分析往往是针对数字化的数据,而数据挖掘能够采用不同类型的数据,比如声音,文本等。结果上:数据分析对结果进行解释,呈现出有效信息,数据挖掘的结果不容易解释,对信息进行价值评估,着眼于预测未来,并提出决策性建议。数据分析是把数据变成信息的工具,数据挖掘是把信息变成认知的工具,如果我们想要从数据中提取一定的规律(即认知)往往需要数据分析和数据挖掘结合使用。举个例子说明:你揣着50元去菜市场买菜,对于琳琅满目的鸡鸭鱼猪肉以及各类蔬菜,想荤素搭配,你逐一询问价格,不断进行统计分析,能各自买到多少肉,多少菜,大概能吃多久,心里得出一组信息,这就是数据分析。而关系到你做出选择的时候就需要对这些信息进行价值评估,根据自己的偏好,营养价值,科学的搭配,用餐时间计划,最有性价比的组合等等,对这些信息进行价值化分析,最终确定一个购买方案,这就是数据挖掘。数据分析与数据挖掘的结合最终才能落地,将数据的有用性发挥到极致。

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