聚類演算法圖

1. matlab中聚類演算法

聚類分析的概念主要是來自多元統計分析，例如，考慮二維坐標繫上有散落的許多點，這時，需要對散點進行合理的分類，就需要聚類方面的知識。模糊聚類分析方法主要針對的是這樣的問題：對於樣本空間P中的元素含有多個屬性，要求對其中的元素進行合理的分類。最終可以以聚類圖的形式加以呈現，而聚類圖可以以手式和自動生成兩種方式進行，這里採用自動生成方式，亦是本文的程序實現過程中的一個關鍵環節。 這里所實現的基本的模糊聚類的主要過程是一些成文的方法，在此簡述如下： 對於待分類的一個樣本集U=,設其中的每個元素有m項指標，則可以用m維向量描述樣本，即：ui=(i=1,2,...,n)。則其相應的模糊聚類按下列步驟進行：1） 標准化處理，將數據壓縮至(0-1)區間上，這部分內容相對簡單，介紹略。(參[1])2） 建立模糊關系：這里比較重要的環節之一，首先是根據「距離」或其它進行比較的觀點及方法建立模糊相似矩陣，主要的「距離」有：Hamming 距離: d(i,j)=sum(abs(x(i,k)-x(j,k))) | k from 1 to m (| k from 1 to m表示求和式中的系數k由1增至m，下同)Euclid 距離: d(i,j)=sum((x(i,k)-x(j,k))^2) | k from 1 to m 非距離方法中，最經典的就是一個夾角餘弦法： 最終進行模糊聚類分析的是要求對一個模糊等價矩陣進行聚類分析，而由相似矩陣變換到等價矩陣，由於相似矩陣已滿足對稱性及自反性，並不一定滿足傳遞性，則變換過程主要進行對相似矩陣進行滿足傳遞性的操作。使關系滿足傳遞性的演算法中，最出名的，就是Washall演算法了，又稱傳遞閉包法（它的思想在最短路的Floyd演算法中亦被使用了）。 演算法相當簡潔明了，復雜度稍大：O(log2(n)*n^3)，其實就是把一個方陣的自乘操作，只不過這里用集合操作的交和並取代了原先矩陣操作中的*和+操作，如下：(matlab代碼)%--washall enclosure algorithm--%unchanged=0;while unchanged==0 unchanged=1; %--sigma:i=1:n(combine(conj(cArr(i,k),cArr(k,j)))) for i=1:cArrSize for j=1:cArrSize mergeVal=0; for k=1:cArrSize if(cArr(i,k)<=cArr(k,j)&&cArr(i,k)>mergeVal) mergeVal=cArr(i,k); elseif(cArr(i,k)>cArr(k,j)&&cArr(k,j)>mergeVal) mergeVal=cArr(k,j); end end if(mergeVal>cArr(i,j)) CArr(i,j)=mergeVal; unchanged=0; else CArr(i,j)=cArr(i,j); end end end %-- back--% for i=1:cArrSize for j=1:cArrSize cArr(i,j)=CArr(i,j); end endend

2. 利用聚類演算法將圖片分類至少需要多少張

圖片多一些才好進行分類。
聚類是按照某個特定標准把一個數據集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內的數據對象的相似性盡可能大，同時不在同一個簇中的數據對象的差異性也盡可能地大。也即聚類後同一類的數據盡可能聚集到一起，不同類數據盡量分離。

3. 聚類演算法有哪些分類

聚類演算法的分類有：

1、劃分法

劃分法(partitioning methods)，給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K小於N。而且這K個分組滿足下列條件：

（1） 每一個分組至少包含一個數據紀錄；

（2）每一個數據紀錄屬於且僅屬於一個分組（注意：這個要求在某些模糊聚類演算法中可以放寬）；

2、層次法

層次法(hierarchical methods)，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。具體又可分為「自底向上」和「自頂向下」兩種方案。

例如，在「自底向上」方案中，初始時每一個數據紀錄都組成一個單獨的組，在接下來的迭代中，它把那些相互鄰近的組合並成一個組，直到所有的記錄組成一個分組或者某個條件滿足為止。

3、密度演算法

基於密度的方法(density-based methods)，基於密度的方法與其它方法的一個根本區別是：它不是基於各種各樣的距離的，而是基於密度的。這樣就能克服基於距離的演算法只能發現「類圓形」的聚類的缺點。

4、圖論聚類法

圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖，圖的節點對應於被分析數據的最小單元，圖的邊（或弧）對應於最小處理單元數據之間的相似性度量。因此，每一個最小處理單元數據之間都會有一個度量表達，這就確保了數據的局部特性比較易於處理。圖論聚類法是以樣本數據的局域連接特徵作為聚類的主要信息源，因而其主要優點是易於處理局部數據的特性。

5、網格演算法

基於網格的方法(grid-based methods)，這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元（cell）的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。這么處理的一個突出的優點就是處理速度很快，通常這是與目標資料庫中記錄的個數無關的，它只與把數據空間分為多少個單元有關。

代表演算法有：STING演算法、CLIQUE演算法、WAVE-CLUSTER演算法；

6、模型演算法

基於模型的方法(model-based methods)，基於模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然後去尋找能夠很好的滿足這個模型的數據集。這樣一個模型可能是數據點在空間中的密度分布函數或者其它。它的一個潛在的假定就是：目標數據集是由一系列的概率分布所決定的。

通常有兩種嘗試方向：統計的方案和神經網路的方案。

(3)聚類演算法圖擴展閱讀：

聚類演算法的要求：

1、可伸縮性

許多聚類演算法在小於 200 個數據對象的小數據集合上工作得很好；但是，一個大規模資料庫可能包含幾百萬個對象，在這樣的大數據集合樣本上進行聚類可能會導致有偏的結果。

我們需要具有高度可伸縮性的聚類演算法。

2、不同屬性

許多演算法被設計用來聚類數值類型的數據。但是，應用可能要求聚類其他類型的數據，如二元類型(binary)，分類/標稱類型（categorical/nominal），序數型（ordinal）數據，或者這些數據類型的混合。

3、任意形狀

許多聚類演算法基於歐幾里得或者曼哈頓距離度量來決定聚類。基於這樣的距離度量的演算法趨向於發現具有相近尺度和密度的球狀簇。但是，一個簇可能是任意形狀的。提出能發現任意形狀簇的演算法是很重要的。

4、領域最小化

許多聚類演算法在聚類分析中要求用戶輸入一定的參數，例如希望產生的簇的數目。聚類結果對於輸入參數十分敏感。參數通常很難確定，特別是對於包含高維對象的數據集來說。這樣不僅加重了用戶的負擔，也使得聚類的質量難以控制。

5、處理「雜訊」

絕大多數現實中的資料庫都包含了孤立點，缺失，或者錯誤的數據。一些聚類演算法對於這樣的數據敏感，可能導致低質量的聚類結果。

6、記錄順序

一些聚類演算法對於輸入數據的順序是敏感的。例如，同一個數據集合，當以不同的順序交給同一個演算法時，可能生成差別很大的聚類結果。開發對數據輸入順序不敏感的演算法具有重要的意義。

4. 聚類演算法有哪些

聚類演算法有：劃分法、層次法、密度演算法、圖論聚類法、網格演算法、模型演算法。

1、劃分法

劃分法(partitioning methods)，給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。使用這個基本思想的演算法有：K-MEANS演算法、K-MEDOIDS演算法、CLARANS演算法。

2、層次法

層次法(hierarchical methods)，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。具體又可分為「自底向上」和「自頂向下」兩種方案。代表演算法有：BIRCH演算法、CURE演算法、CHAMELEON演算法等。

3、密度演算法

基於密度的方法(density-based methods)，基於密度的方法與其它方法的一個根本區別是：它不是基於各種各樣的距離的，而是基於密度的。這樣就能克服基於距離的演算法只能發現「類圓形」的聚類的缺點。代表演算法有：DBSCAN演算法、OPTICS演算法、DENCLUE演算法等。

4、圖論聚類法

圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖，圖的節點對應於被分析數據的最小單元，圖的邊（或弧）對應於最小處理單元數據之間的相似性度量。因此，每一個最小處理單元數據之間都會有一個度量表達，這就確保了數據的局部特性比較易於處理。圖論聚類法是以樣本數據的局域連接特徵作為聚類的主要信息源，因而其主要優點是易於處理局部數據的特性。

5、網格演算法

基於網格的方法(grid-based methods)，這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元（cell）的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。代表演算法有：STING演算法、CLIQUE演算法、WAVE-CLUSTER演算法。

6、模型演算法

基於模型的方法(model-based methods)，基於模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然後去尋找能夠很好的滿足這個模型的數據集。通常有兩種嘗試方向：統計的方案和神經網路的方案。

(4)聚類演算法圖擴展閱讀：

聚類分析起源於分類學，在古老的分類學中，人們主要依靠經驗和專業知識來實現分類，很少利用數學工具進行定量的分類。隨著人類科學技術的發展，對分類的要求越來越高，以致有時僅憑經驗和專業知識難以確切地進行分類，於是人們逐漸地把數學工具引用到了分類學中，形成了數值分類學，之後又將多元分析的技術引入到數值分類學形成了聚類分析。聚類分析內容非常豐富，有系統聚類法、有序樣品聚類法、動態聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預報法等。

在商業上，聚類可以幫助市場分析人員從消費者資料庫中區分出不同的消費群體來，並且概括出每一類消費者的消費模式或者說習慣。它作為數據挖掘中的一個模塊，可以作為一個單獨的工具以發現資料庫中分布的一些深層的信息，並且概括出每一類的特點，或者把注意力放在某一個特定的類上以作進一步的分析；並且，聚類分析也可以作為數據挖掘演算法中其他分析演算法的一個預處理步驟。

5. 系統聚類圖怎麼看不懂

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6. 聚類分析樹狀圖怎麼看

7. 常用的聚類方法有哪幾種

聚類分析的演算法可以分為劃分法、層次法、基於密度的方法、基於網格的方法、基於模型的方法。

1、劃分法，給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。

2、層次法，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。

3、基於密度的方法，基於密度的方法與其它方法的一個根本區別是：它不是基於各種各樣的距離的，而是基於密度的。這樣就能克服基於距離的演算法只能發現「類圓形」的聚類的缺點。

4、圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖，圖的節點對應於被分析數據的最小單元，圖的邊（或弧）對應於最小處理單元數據之間的相似性度量。

5、基於網格的方法，這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。

6、基於模型的方法，基於模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然後去尋找能夠很好的滿足這個模型的數據集。

(7)聚類演算法圖擴展閱讀：

在商業上，聚類可以幫助市場分析人員從消費者資料庫中區分出不同的消費群體來，並且概括出每一類消費者的消費模式或者說習慣。

它作為數據挖掘中的一個模塊，可以作為一個單獨的工具以發現資料庫中分布的一些深層的信息，並且概括出每一類的特點，或者把注意力放在某一個特定的類上以作進一步的分析；並且，聚類分析也可以作為數據挖掘演算法中其他分析演算法的一個預處理步驟。

許多聚類演算法在小於 200 個數據對象的小數據集合上工作得很好；但是，一個大規模資料庫可能包含幾百萬個對象，在這樣的大數據集合樣本上進行聚類可能會導致有偏的結果。

許多聚類演算法在聚類分析中要求用戶輸入一定的參數，例如希望產生的簇的數目。聚類結果對於輸入參數十分敏感。參數通常很難確定，特別是對於包含高維對象的數據集來說。這樣不僅加重了用戶的負擔，也使得聚類的質量難以控制。