聚类算法综述_kmodes基于密度

聚类算法:

• 1.基于划分的聚类算法（partitioning method）
• 2.基于层次的聚类算法（hierarchical method）
• 3.基于密度的聚类算法（density-based method）
• 4.基于网格的聚类算法（grid-based method）
• 5.基于模型的聚类算法（model-based method）

1.基于划分的聚类算法（partitioning method）

基于划分的聚类就是将n个数据对象组织为k个划分（k≤n），每个划分代表一个簇

• 1.1 K-Means算法
• 1.2 K-modes算法

K-modes算法是K-Means算法非数值属性版本，K-Means和K-Modes的对比如下：

• 1.3 PAM算法

PAM（Partitioning Around Medoid）和K-Means差不多，只是在更新新的中心点时的评判方法不一样。PAM的具体过程为：

1.随机确定K个聚类中心


2.对所有的点，通过找到离它们最近的聚类中心，将它们分类到这k个类中


3. 在每一个类中，总有一个点，它到本类其他所有点的距离之和是最小的，那么就将这个点作为本类新的聚类中心


4. 重复步骤3，直至聚类中心不再变化

可以看到，PAM和K-Means主要是第3步有所不同。PAM和K-Means的对比如下：

• 1.4 CLARA算法

CLARA算法本质就是PAM算法，它将PAM应用到了大规模数据集中。具体做法是对所有的数据抽取多份样本，利用PAM找到每份样本聚类中心，最后选出最好的聚类中心作为最后的结果。

基于层次的聚类算法（hierarchical method）：

基于层次的聚类算法最开始将所有的点都看成簇，簇与簇之间通过接近度（closeness）来组合。对于“接近度”的不同定义有不同的算法。

• 2.1 CHAMELEON聚类

• 2.2 CURE（Clustering Using Representative）算法

CURE算法的基本步骤为：
1.对数据库抽样，得到一个样本
2.将样本划分为p个分区，每个分区的规模为n/p
3.对每个分区进行聚类，形成n/pq个簇，其中q为常数
4.删除增长缓慢的簇，同时在聚类的后期去掉规模较小的簇（簇增长缓慢说明簇中的数据点关联不大，聚类后期规模还比较小的簇例如一个簇只有3、4个数据点那簇的存在没有意义）
5.对每个簇选取特定数量的点来代表整个簇

CURE算法效率较高，适用于任意形状的数据集，对噪声不太敏感。

• 2.3 BIRCH聚类

特点：算法效率高，适用于凸型或球型数据集，对噪声不敏感

• 2.4 ROCK算法

基于密度的聚类算法：

基于密度的聚类算法假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别之间的样本是紧密联系的。

• 3.1 DBSCAN算法

算法过程：
1.以每个数据点xi为圆心，以esp为半径画圆，这个圆圈为xi的eps领域
2.对圆圈包含的点进行计数，如果一个圆圈里面的点超过密度阈值Minpts，该圆圈的圆心记为核心点（核心对象）；圆圈内的点小于阈值但是该点在其他核心点的领域内，则该点是边界点；否则该点为噪声点
3.称核心点到其领域内的其他点都是密度可达的，同时密度可达具有传递性，将所有密度可达的核心点连载一起就形成了聚类簇。

重要参数：
核心距离：核心为C，允许的阈值为5个数据点，则C到第5远的数据点的距离为核心距离
可达距离：如果一个点P在核心C的核心距离内，则该点到C的可达距离为核心距离；否则该点到C的可达距离为C和P之间的欧式距离

特点：算法效率一般，适用于任意形状的数据集，对噪声敏感

• 3.2 OPTICS算法

重要参数：
核心距离：核心为C，允许的阈值为5个数据点，则C到第5远的数据点的距离为核心距离
可达距离：如果一个点P在核心C的核心距离内，则该点到C的可达距离为核心距离；否则该点到C的可达距离为C和P之间的欧式距离

https://blog.csdn.net/xuanyuansen/article/details/49471807
https://blog.csdn.net/shnu_pfh/article/details/78769440

• 3.3 DENCLUE算法
  
  

基于网格的聚类算法：

基于网格的聚类算法基本过程：

1、定义网格单元
2、将数据点指派到合适的网格并计算每个网格密度
3、删除密度低于指定阈值的网格
4、邻近的稠密单元形成簇

• 4.1 STING算法

• 4.2 CLIQUE算法

算法主要考虑两个参数：
网格步长：用于确定空间的划分
密度阈值：定义密集网格


算法主要过程：
扫描所有网格，发现一个密集网格时，将该网格放入密集区并从该网格开始扩展。如果该网格邻接的网格也是密集的，则将这些网格也加入到密集区。直到所有网格都遍历一遍，算法结束。
现在定义密集网格=4，对下图进行CLIQUE算法：

• 4.3 WAVE-CLUSTER算法

基于模型的聚类算法：

• 5.1 COBWEB算法
• 5.2 SOM算法
  
  
  数据挖掘对聚类算法的要求：
  -可伸缩性
  -能处理不同类型数据
  -处理不同形状的聚类
  -处理噪声数据的能力