大数据算法培训机构：大数据聚类算法汇总
作者：张老师 浏览次数： 2020-06-19 17:49
大数据时代，数据资源的丰富，导致了数据价值密度更低，在实现数据价值探索和挖掘的过程中，大数据算法作为提升数据价值挖掘效率和有用性的技术，得到广泛的重视。大数据算法工程师，也可以说是大数据领域的佼佼者。今天我们就从大数据算法培训机构的角度，来对一个简单的大数据聚类算法汇总。
聚类算法，主要就是对数据进行分组的一种算法。在固定的数据集当中，我们可以根据聚类算法来实现分组，同组数据具备相同的属性或特征，不同组数据之间具备不同的属性或特征。基于这样的思想，去实现对数据价值的探索。
聚类算法是一种非监督学习算法，尤其在大数据分析当中，得到广泛的应用。行业当中主流的五种聚类算法如下：
1.K-means聚类算法
K-means聚类算法可能是大家最为熟悉的聚类算法。
要实现k-means聚类，首先我们确定要聚类的数量，并随机初始化它们各自的中心点。为了确定要聚类的数量，最好快速查看数据并尝试识别任何不同的分组。
通过计算当前点与每个组中心之间的距离，对每个数据点进行分类，然后归到与距离最近的中心的组中。
基于迭代后的结果，计算每一类内，所有点的平均值，作为新簇中心。
迭代重复这些步骤，或者直到组中心在迭代之间变化不大。您还可以选择随机初始化组中心几次，然后选择看起来提供最佳结果。
k-means的优点是速度非常快，因为我们真正要做的就是计算点和组中心之间的距离；计算量少。因此，它具有线性复杂性。
2.Mean-Shift聚类
Mean-shift聚类是一个基于滑窗的算法，尝试找到数据点密集的区域。
它是一个基于质心的算法，也就是说他的目标是通过更新中心点候选者定位每个组或类的中心点，将中心点候选者更新为滑窗内点的均值。这些候选滑窗之后会在后处理阶段被过滤，来减少临近的重复点，最后形成了中心点的集合和他们对应的组。
与K-means聚类不同的是，Mean-Shift不需要选择聚类的数量，因为mean-shift自动发现它。这是一个很大的优点。
3.基于密度的带噪声的空间聚类的应用（DBSCAN)
DBSCAN是一个基于密度的聚类算法，与mean-shift相似。相较于其他聚类算法，DBSCAN有很明显的一些优点。
首先，它不需要预置集群的数量。它还将离群值认定为噪声，不像mean-shift中仅仅是将它们扔到一个集群里，甚至即使该数据点的差异性很大也这么做。另外，这个算法还可以很好的找到任意尺寸核任意形状的集群。
4.基于高斯混合模型(GMM)的期望最大化（EM）聚类
k-means的一个主要缺点是它简单地使用了集群中心的平均值。高斯混合模型（gmms）则比K-means具有更好的灵活性。
使用GMMs，我们需要假设数据点是高斯分布，相对于环形的数据而言，这个假设的严格程度与均值相比弱很多。这样的话，我们有两个参数来描述簇的形状：均值和标准差。以二维为例，意味簇可以是任何一种椭圆形（因为我们有两个标准差在x和y方向）。因此，每个高斯分布会被分配到单一的聚类簇。
为了在每个聚类簇中找到这两个高斯参数（e.g均值和标准差），我们将使用的优化算法称为expectation–maximization（EM）。
5.凝聚层次聚类
凝聚层次聚类算法实际上分为2类：自上而下或自下而上。
自下而上算法在一开始将每个数据点当作一个单个集群对待，然后逐步的合并（或凝聚）成对的集群，直到所有的集群被合并到一个集群中，这个集群包含所有的点。
自下而上层次聚类因此被叫做层次凝聚的聚类或者HAC。这个聚类的层次被表示为一棵树（或者树状图）。树根是唯一的集群，他聚集了所有的样本，叶子是只有一个样本的集群。
关于大数据算法培训机构，大数据聚类算法，以上为大家做了一个简单的汇总介绍。聚类算法，在大数据分析挖掘当中，使用尤其广泛，在具体的应用场景当中，也能帮助我们高效地解决问题。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据算法高级技能提升，线下小班面授，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服获取！
聚类算法，主要就是对数据进行分组的一种算法。在固定的数据集当中，我们可以根据聚类算法来实现分组，同组数据具备相同的属性或特征，不同组数据之间具备不同的属性或特征。基于这样的思想，去实现对数据价值的探索。
聚类算法是一种非监督学习算法，尤其在大数据分析当中，得到广泛的应用。行业当中主流的五种聚类算法如下：
1.K-means聚类算法
K-means聚类算法可能是大家最为熟悉的聚类算法。
要实现k-means聚类，首先我们确定要聚类的数量，并随机初始化它们各自的中心点。为了确定要聚类的数量，最好快速查看数据并尝试识别任何不同的分组。
通过计算当前点与每个组中心之间的距离，对每个数据点进行分类，然后归到与距离最近的中心的组中。
基于迭代后的结果，计算每一类内，所有点的平均值，作为新簇中心。
迭代重复这些步骤，或者直到组中心在迭代之间变化不大。您还可以选择随机初始化组中心几次，然后选择看起来提供最佳结果。
k-means的优点是速度非常快，因为我们真正要做的就是计算点和组中心之间的距离；计算量少。因此，它具有线性复杂性。
2.Mean-Shift聚类
Mean-shift聚类是一个基于滑窗的算法，尝试找到数据点密集的区域。
它是一个基于质心的算法，也就是说他的目标是通过更新中心点候选者定位每个组或类的中心点，将中心点候选者更新为滑窗内点的均值。这些候选滑窗之后会在后处理阶段被过滤，来减少临近的重复点，最后形成了中心点的集合和他们对应的组。
与K-means聚类不同的是，Mean-Shift不需要选择聚类的数量，因为mean-shift自动发现它。这是一个很大的优点。
3.基于密度的带噪声的空间聚类的应用（DBSCAN)
DBSCAN是一个基于密度的聚类算法，与mean-shift相似。相较于其他聚类算法，DBSCAN有很明显的一些优点。
首先，它不需要预置集群的数量。它还将离群值认定为噪声，不像mean-shift中仅仅是将它们扔到一个集群里，甚至即使该数据点的差异性很大也这么做。另外，这个算法还可以很好的找到任意尺寸核任意形状的集群。
4.基于高斯混合模型(GMM)的期望最大化（EM）聚类
k-means的一个主要缺点是它简单地使用了集群中心的平均值。高斯混合模型（gmms）则比K-means具有更好的灵活性。
使用GMMs，我们需要假设数据点是高斯分布，相对于环形的数据而言，这个假设的严格程度与均值相比弱很多。这样的话，我们有两个参数来描述簇的形状：均值和标准差。以二维为例，意味簇可以是任何一种椭圆形（因为我们有两个标准差在x和y方向）。因此，每个高斯分布会被分配到单一的聚类簇。
为了在每个聚类簇中找到这两个高斯参数（e.g均值和标准差），我们将使用的优化算法称为expectation–maximization（EM）。
5.凝聚层次聚类
凝聚层次聚类算法实际上分为2类：自上而下或自下而上。
自下而上算法在一开始将每个数据点当作一个单个集群对待，然后逐步的合并（或凝聚）成对的集群，直到所有的集群被合并到一个集群中，这个集群包含所有的点。
自下而上层次聚类因此被叫做层次凝聚的聚类或者HAC。这个聚类的层次被表示为一棵树（或者树状图）。树根是唯一的集群，他聚集了所有的样本，叶子是只有一个样本的集群。
关于大数据算法培训机构，大数据聚类算法，以上为大家做了一个简单的汇总介绍。聚类算法，在大数据分析挖掘当中，使用尤其广泛，在具体的应用场景当中，也能帮助我们高效地解决问题。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据算法高级技能提升，线下小班面授，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客服获取！
