圖像聚類分割演算法-ag真人国际官网
『壹』 數據挖掘干貨總結（四）--聚類演算法
本文共計2680字，預計閱讀時長七分鍾
聚類演算法
一 、 本質
將數據劃分到不同的類里，使相似的數據在同一類里，不相似的數據在不同類里
二 、 分類演算法用來解決什麼問題
文本聚類、圖像聚類和商品聚類，便於發現規律，以解決數據稀疏問題
三 、 聚類演算法基礎知識
1. 層次聚類 vs 非層次聚類
– 不同類之間有無包含關系
2. 硬聚類 vs 軟聚類
– 硬聚類：每個對象只屬於一個類
– 軟聚類：每個對象以某個概率屬於每個類
3. 用向量表示對象
– 每個對象用一個向量表示，可以視為高維空間的一個點
– 所有對象形成數據空間（矩陣）
– 相似度計算：cosine、點積、質心距離
4. 用矩陣列出對象之間的距離、相似度
5. 用字典保存上述矩陣（節省空間）
d={(1,1):0,(1,2):2,(1,3):6...(5,5):0}
6. 評價方法
– 內部評價法（internal evalution）：
• 沒有外部標准，非監督式
• 同類是否相似，跨類是否相異
db值越小聚類效果越好，反之，越不好
– 外部評價法（external evalution）：
• 准確度（accuracy）: (c11 c22) / (c11 c12 c21 c22)
• 精度（precision）: c11 / (c11 c21 )
• 召回（recall）: c11 / (c11 c12 )
• f值（f-measure）：
β表示對精度p的重視程度，越大越重視，默認設置為1，即變成了f值，f較高時則能說明聚類效果較好。
四 、 有哪些聚類演算法
主要分為 層次化聚類演算法 ， 劃分式聚類演算法 ， 基於密度的聚類演算法 ， 基於網格的聚類演算法 ， 基於模型的聚類演算法等 。
4.1 層次化聚類演算法
又稱樹聚類演算法，透過一種層次架構方式，反復將數據進行分裂或聚合。典型的有birch演算法，cure演算法，chameleon演算法，sequence data rough clustering演算法,between groups average演算法,furthest neighbor演算法,neares neighbor演算法等。
凝聚型層次聚類 ：
先將每個對象作為一個簇，然後合並這些原子簇為越來越大的簇，直到所有對象都在一個簇中，或者某個終結條件被滿足。
演算法流程：
1. 將每個對象看作一類，計算兩兩之間的最小距離；
2. 將距離最小的兩個類合並成一個新類；
3. 重新計算新類與所有類之間的距離；
4. 重復2、3，直到所有類最後合並成一類。
特點：
1. 演算法簡單
2. 層次用於概念聚類（生成概念、文檔層次樹）
3. 聚類對象的兩種表示法都適用
4. 處理大小不同的簇
5. 簇選取步驟在樹狀圖生成之後
4.2 劃分式聚類演算法
預先指定聚類數目或聚類中心，反復迭代逐步降低目標函數誤差值直至收斂，得到最終結果。k-means,k-modes-huang,k-means-cp,mds_cluster, feature weighted fuzzy clustering，clarans等
經典k-means：
演算法流程：
1. 隨機地選擇k個對象，每個對象初始地代表了一個簇的中心；
2. 對剩餘的每個對象，根據其與各簇中心的距離，將它賦給最近的簇；
3. 重新計算每個簇的平均值，更新為新的簇中心；
4. 不斷重復2、3，直到准則函數收斂。
特點：
1.k的選擇
2.中心點的選擇
– 隨機
– 多輪隨機：選擇最小的wcss
3.優點
– 演算法簡單、有效
– 時間復雜度：o(nkt)
4.缺點
– 不適於處理球面數據
– 密度、大小不同的聚類，受k的限制，難於發現自然的聚類
4.3 基於模型的聚類演算法
為每簇假定了一個模型，尋找數據對給定模型的最佳擬合，同一」類「的數據屬於同一種概率分布，即假設數據是根據潛在的概率分布生成的。主要有基於統計學模型的方法和基於神經網路模型的方法，尤其以基於概率模型的方法居多。一個基於模型的演算法可能通過構建反應數據點空間分布的密度函數來定位聚類。基於模型的聚類試圖優化給定的數據和某些數據模型之間的適應性。
som 神經網路演算法 ：
該演算法假設在輸入對象中存在一些拓撲結構或順序，可以實現從輸入空間(n維)到輸出平面(2維)的降維映射，其映射具有拓撲特徵保持性質,與實際的大腦處理有很強的理論聯系。
som網路包含輸入層和輸出層。輸入層對應一個高維的輸入向量，輸出層由一系列組織在2維網格上的有序節點構成，輸入節點與輸出節點通過權重向量連接。學習過程中，找到與之距離最短的輸出層單元，即獲勝單元，對其更新。同時，將鄰近區域的權值更新，使輸出節點保持輸入向量的拓撲特徵。
演算法流程：
1. 網路初始化，對輸出層每個節點權重賦初值；
2. 將輸入樣本中隨機選取輸入向量，找到與輸入向量距離最小的權重向量；
3. 定義獲勝單元，在獲勝單元的鄰近區域調整權重使其向輸入向量靠攏；
4. 提供新樣本、進行訓練；
5. 收縮鄰域半徑、減小學習率、重復，直到小於允許值，輸出聚類結果。
4.4 基於密度聚類演算法
只要鄰近區域的密度（對象或數據點的數目）超過某個閾值，就繼續聚類，擅於解決不規則形狀的聚類問題，廣泛應用於空間信息處理,sgc,gchl，dbscan演算法、optics演算法、denclue演算法。
dbscan：
對於集中區域效果較好，為了發現任意形狀的簇，這類方法將簇看做是數據空間中被低密度區域分割開的稠密對象區域；一種基於高密度連通區域的基於密度的聚類方法，該演算法將具有足夠高密度的區域劃分為簇，並在具有雜訊的空間數據中發現任意形狀的簇。
4.5 基於網格的聚類演算法
基於網格的方法把對象空間量化為有限數目的單元，形成一個網格結構。所有的聚類操作都在這個網格結構（即量化空間）上進行。這種方法的主要優點是它的處理 速度很快，其處理速度獨立於數據對象的數目，只與量化空間中每一維的單元數目有關。但這種演算法效率的提高是以聚類結果的精確性為代價的。經常與基於密度的演算法結合使用。代表演算法有sting演算法、clique演算法、wave-cluster演算法等。
『貳』 聚類的計算方法
傳統的聚類分析計算方法主要有如下幾種：
1、劃分方法(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
2、層次方法(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。代表演算法有：birch演算法、cure演算法、chameleon演算法等；
層次聚類方法可以是基於距離的或基於密度或連通性的。層次聚類方法的一些擴展也考慮了子空間聚類。層次方法的缺陷在於，一旦一個步驟（合並或分裂）完成，它就不能被撤銷。這個嚴格規定是有用的，因為不用擔心不同選擇的組合數目，它將產生較小的計算開銷。然而這種技術不能更正錯誤的決定。已經提出了一些提高層次聚類質量的方法。
3、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。這個方法的指導思想就是，只要一個區域中的點的密度大過某個閥值，就把它加到與之相近的聚類中去。代表演算法有：dbscan演算法、optics演算法、denclue演算法等；
4、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；
很多空間數據挖掘問題，使用網格通常都是一種有效的方法。因此，基於網格的方法可以和其他聚類方法集成。
5、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。
當然聚類方法還有：傳遞閉包法，布爾矩陣法，直接聚類法，相關性分析聚類，基於統計的聚類方法等。
