数据挖掘CHAPTER8聚类分析

第八章聚类分析设想要求对一个数据对象的集合进行分析，但与分类不同的是，它要划分的类是未知的。聚类(clustering)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster)，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。相异度是基于描述对象的属性值来计算的。距离是经常采用的度量方式。聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘，统计学，生物学，以及机器学习。在本章中，大家将了解基于大数据量上进行操作而对聚类方法提出的要求，将学习如何计算由各种属性和不同的类型来表示的对象之间的相异度。还将学习几种聚类技术，它们可以分为如下几类：划分方法（partitioningmethod），层次方法(hierarchicalmethod)，基于密度的方法(density-basedmethod)，基于网格的方法(grid-basedmethod)，和基于模型的方法(model-basedmethod)。本章最后讨论如何利用聚类方法进行孤立点分析(outlierdetection)。8．1什么是聚类分析？将物理或抽象对象的集合分组成为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。在许多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待。聚类分析是一种重要的人类行为。早在孩提时代，一个人就通过不断地改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫和狗，或者动物和植物。聚类分析已经广泛地用在许多应用中，包括模式识别，数据分析，图像处理，以及市场研究。通过聚类，一个人能识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的相互关系。“聚类的典型应用是什么？”在商业上，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。作为一个数据挖掘的功能，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每个簇的特点，集中对特定的某些簇作进一步的分析。此外，聚类分析可以作为其他算法（如分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理。数据聚类正在蓬勃发展，有贡献的研究领域包括数据挖掘，统计学，机器学习，空间数据库技术，生物学，以及市场营销。由于数据库中收集了大量的数据，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。作为统计学的一个分支，聚类分析已经被广泛地研究了许多年，主要集中在基于距离的聚类分析。基于k-means(k-平均值)，k-medoids(k-中心)和其他一些方法的聚类分析工具已经被加入到许多统计分析软件包或系统中，例如S-Plus，SPSS，以及SAS。在机器学习领域，聚类是无指导学习(unsupervisedlearning)的一个例子。与分类不同，聚类和无指导学习不依赖预先定义的类和训练样本。由于这个原因，聚类是通过观察学习，而不是通过例子学习。在概念聚类（conceptualclustering）中，一组对象只有当它们可以被一个概念描述时才形成一个簇。这不同于基于几何距离来度量相似度的传统聚类。概念聚类由两个部分组成：（1）发现合适的簇；（2）形成对每个簇的描述。在这里，追求较高类内相似度和较低类间相似度的指导原则仍然适用。在数据挖掘领域，研究工作已经集中在为大数据量数据库的有效且高效的聚类分析寻找适当的方法。活跃的研究主题集中在聚类方法的可伸缩性，方法对聚类复杂形状和类型的数据的有效性，高维聚类分析技术，以及针对大的数据库中混合数值和分类数据的聚类方法。聚类是一个富有挑战性的研究领域，它的潜在应用提出了各自特殊的要求。数据挖掘对聚类的典型要求如下：可伸缩性：许多聚类算法在小于200个数据对象的小数据集合上工作得很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据集合样本上进行聚类可能会导致有偏的结果。我们需要具有高度可伸缩性的聚类算法。处理不同类型属性的能力：许多算法被设计用来聚类数值类型的数据。但是，应用可能要求聚类其他类型的数据，如二元类型(binary)，分类/标称类型（categorical/nominal），序数型（ordinal）数据，或者这些数据类型的混合。发现任意形状的聚类：许多聚类算法基于欧几里得或者曼哈顿距离度量来决定聚类。基于这样的距离度量的算法趋向于发现具有相近尺度和密度的球状簇。但是，一个簇可能是任意形状的。提出能发现任意形状簇的算法是很重要的。用于决定输入参数的领域知识最小化：许多聚类算法在聚类分析中要求用户输入一定的参数，例如希望产生的簇的数目。聚类结果对于输入参数十分敏感。参数通常很难确定，特别是对于包含高维对象的数据集来说。这样不仅加重了用户的负担，也使得聚类的质量难以控制。处理“噪声”数据的能力：绝大多数现实中的数据库都包含了孤立点，缺失，或者错误的数据。一些聚类算法对于这样的数据敏感，可能导致低质量的聚类结果。对于输入记录的顺序不敏感：一些聚类算法对于输入数据的顺序是敏感的。例如，同一个数据集合，当以不同的顺序交给同一个算法时，可能生成差别很大的聚类结果。开发对数据输入顺序不敏感的算法具有重要的意义。高维度（highdimensionality）：一个数据库或者数据仓库可能包含若干维或者属性。许多聚类算法擅长处理低维的数据，可能只涉及两到三维。人类的眼睛在最多三维的情况下能够很好地判断聚类的质量。在高维空间中聚类数据对象是非常有挑战性的，特别是考虑到这样的数据可能分布非常稀疏，而且高度偏斜。基于约束的聚类：现实世界的应用可能需要在各种约束条件下进行聚类。假设你的工作是在一个城市中为给定数目的自动提款机选择安放位置，为了作出决定，你可以对住宅区进行聚类，同时考虑如城市的河流和公路网，每个地区的客户要求等情况。要找到既满足特定的约束，又具有良好聚类特性的数据分组是一项具有挑战性的任务。可解释性和可用性：用户希望聚类结果是可解释的，可理解的，和可用的。也就是说，聚类可能需要和特定的语义解释和应用相联系。应用目标如何影响聚类方法的选择也是一个重要的研究课题。记住这些约束，我们对聚类分析的学习将按如下的步骤进行。首先，学习不同类型的数据，以及它们对聚类方法的影响。接着，给出了一个聚类方法的一般分类。然后我们详细地讨论了各种聚类方法，包括划分方法，层次方法，基于密度的方法，基于网格的方法，以及基于模型的方法。最后我们探讨在高维空间中的聚类和孤立点分析（outlieranalysis）。8．2聚类分析中的数据类型在这一节中，我们研究在聚类分析中经常出现的数据类型，以及如何对其进行预处理。假设要聚类的数据集合包含n个数据对象，这些数据对象可能表示人，房子，文档，国家等。许多基于内存的聚类算法选择如下两种有代表性的数据结构：数据矩阵（Datamatrix，或称为对象属性结构）：它用p个变量（也称为属性）来表现n个对象，例如用年龄，身高，性别，种族等属性来表现对象“人”。这种数据结构是关系表的形式，或者看为n*p维（n个对象*p个属性）的矩阵。(8.1p338?)相异度矩阵（dissimilaritymatrix，或称为对象-对象结构）：存储n个对象两两之间的近似性，表现形式是一个n*n维的矩阵。(8.2p338?)在这里d(i,j)是对象i和对象j之间相异性的量化表示，通常它是一个非负的数值，当对象i和j越相似，其值越接近0；两个对象越不同，其值越大。既然d(i,j)=d(j,i)，而且d(i,i)=0，我们可以得到形如(8.2)的矩阵。关于相异度，我们在这一节中会进行详细探讨。数据矩阵经常被称为二模（two-mode）矩阵，而相异度矩阵被称为单模（one-mode）矩阵。这是因为前者的行和列代表不同的实体，而后者的行和列代表相同的实体。许多聚类算法以相异度矩阵为基础。如果数据是用数据矩阵的形式表现的，在使用该类算法之前要将其转化为相异度矩阵。你可能想知道如何来估算相异度。在本节中，我们讨论如何计算用各种类型的属性来描述的对象的相异度，相异度将被用来进行对象的聚类分析。8．2．1区间标度（Interval-Scaled）变量本节讨论区间标度变量和它们的标准化，然后描述距离度量，它通常用于计算用该类变量描述的对象的相异性。距离的度量包括欧几里得距离，曼哈顿距离，以及明考斯基距离。“什么是区间标度变量？”区间标度变量是一个线性标度的连续度量。典型的例子包括重量和高度，经度和纬度坐标，以及大气温度。选用的度量单位将直接影响聚类分析的结果。例如，将高度的度量单位由“米”改为“英尺”，或者将重量的单位由“千克”改为“磅”，可能产生非常不同的聚类结构。一般而言，所用的度量单位越小，变量可能的值域就越大，这样对聚类结果的影响也越大。为了避免对度量单位选择的依赖，数据应当标准化。标准化度量值试图给所有的变量相等的权重。当没有关于数据的先验知识时，这样做是十分有用的。但是，在一些应用中，用户可能想给某些变量较大的权重。例如，当对篮球运动员进行聚类时，我们可能愿意给高度变量较大的权重。“怎样将一个变量的数据标准化？”为了实现度量值的标准化，一种方法是将原来的度量值转换为无单位的值。给定一个变量f的度量值，可以进行如下的变换：1．计算平均的绝对偏差（meanabsolutedeviation）Sf:Sf=(|x1f-mf|+|x2f-mf|+…+|xnf-mf|)/n（8.3p339?）这里的x1f,…,xnf是f的n个度量值，mf是f的平均值，即mf=(|x1f+x2f+…+xnf)/n2．计算标准化的度量值，或z-score：zif=(xif–mf)/sf(8.4p840?)这个平均的绝对偏差sf比标准的偏差对于孤立点具有更好的鲁棒性。在计算平均绝对偏差时，度量值与平均值的偏差没有被平方，因此孤立点的影响在一定程度上被减小了。虽然存在更好的对偏差的度量方法，例如中值绝对偏差（medianabsolutedeviation），但采用平均绝对偏差的优点在于孤立点的z-score值不会太小，因此孤立点仍可以被发现。在特定的应用中，数据标准化可能有用，也可能没用。因此是否和如何进行标准化的选择被留给了用户。在第三章里数据预处理的规范化技术中也讨论了标准化的方法。“好的，”现在你可能会问，“我已经对数据进行了标准化处理，我该如何计算对象间的相异度？”在标准化处理后，或者在某些应用中不需要标准化，对象间的相异度（或相似度）是基于对象间的距离来计算的。最常用的距离度量方法是欧几里得距离，它的定义如下：d(I,j)=（？p340，8.5）这里的i=（xi1，xi2，…,xip）和j=(xj1,xj2,…xjp)是两个p维的数据对象。另一个著名的度量方法是曼哈顿距离，其定义如下：d（I，j）=|xi1-xj1|+|xi2-xj2|+…+|xip-xjp|(8.6p340?)上面的两种距离度量方法都满足对距离函数的如下数学要求：1．d（i，j）≥0：距离是一个非负的数值。2．d（i，i）=0：一个对象与自身的距离是0。3．d（i，j）=d（j，i）：距离函数具有对称性。4．d（i，j）≤d（i，h）+d（h，j）：从对象I到对象j的直接距离不会大于途径任何其他对象的距离。明考斯基距离是欧几里得距离和曼哈顿距离的概化，它的定义如下：D（I，j）=（|xi1-xj1|q+|xi2-xj2|q+…+|xip-xjp|q）1/q(8.7p341?)这里的q是一个正整数。当q=1时，它表示曼哈顿距离；当a=2表示欧几里得距离。如果对每个变量根据其重要性赋予一个权重，加权的欧几里得距离可以计算如下：d（I，j）=w1|xi1-xj1|2+(?p341,8.8)8．2．2二元变量（bi