数据挖掘导论——第七章：聚类

什么是聚类？数据间的相似性和距离的测量方式有哪些？数据标准化如何进行距离计算？层次聚类的思想和流程？K-均值聚类的思想和流程？距离的计算方式如何影响聚类结果？

聚类的要素，包括数据，差异性/相似性测量方式，聚类算法（标准化执行程序或流程）

理解相似性和差异性的度量（p40）。Jaccard和余弦相似性度量。

以下内容由AI生成：

余弦相似度 （Cosine Similarity）是一种衡量两个向量在方向上相似程度的指标，通过计算它们之间夹角的余弦值来实现。它在文本分析、推荐系统、图像识别等领域广泛应用，尤其适用于高维数据（如词向量、用户行为特征等）。

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核心思想

• 忽略向量的绝对大小 ，仅关注方向是否一致。
• 例如：在文本分析中，即使两篇文档长度差异很大，只要主题关键词的分布比例相似，余弦相似度仍然可能很高。

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数学公式

对于两个向量 A 和 B ，余弦相似度计算公式为：

余弦相似度=∥A∥⋅∥B∥A⋅B​=∑i=1n​Ai2​​⋅∑i=1n​Bi2​​∑i=1n​Ai​Bi​​

• 分子 ：向量 A 和 B 的点积（内积）。
• 分母 ：向量 A 和 B 的模长（欧氏范数）的乘积。
• 取值范围 ：[−1,1]
  • 1 ：方向完全相同。
  • 0 ：正交（无相关性）。
  • -1 ：方向完全相反。

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几何解释

• 通过夹角判断相似性：
  • 夹角越小 （接近0°），余弦值越接近1，相似度越高。
  • 夹角越大 （接近180°），余弦值越接近-1，相似度越低。
• 与向量长度无关：即使两个向量长度差异很大，只要方向一致，相似度仍为1。

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应用场景

1. 文本相似度

   • 将文档表示为词频向量（如TF-IDF），计算余弦相似度判断主题相似性。
   • 例如：判断两篇新闻是否属于同一类别。

2. 推荐系统

   • 用户行为向量化后，通过余弦相似度找到兴趣相似的用户或物品。
   • 例如：电影评分向量的相似度用于推荐用户可能喜欢的电影。

3. 图像识别

   • 将图像特征编码为向量，通过余弦相似度匹配相似图像。

4. 自然语言处理（NLP）

   • 词向量（如Word2Vec、GloVe）的余弦相似度衡量词语义相似性。
   • 例如：“国王”和“女王”的余弦相似度可能较高。

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与欧氏距离的区别

• 欧氏距离 ：衡量两点在空间中的绝对距离，受向量长度影响。
• 余弦相似度 ：仅关注方向差异，对长度不敏感。
• 示例 ：
  • 向量A=(3,4)，向量B=(6,8)：
    • 欧氏距离较大（相差5），但余弦相似度为1（方向相同）。
  • 向量C=(3,4)，向量D=(-4,3)：
    • 欧氏距离较小（约7.07），但余弦相似度为0（正交）。

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优缺点

• 优点 ：
  • 对高维稀疏数据（如文本）鲁棒。
  • 计算效率高，适合大规模数据。
• 缺点 ：
  • 忽略向量的绝对大小（如用户评分的尺度差异）。
  • 对噪声敏感（可通过归一化或调整余弦相似度改进）。

皮尔逊相关系数 （Pearson Correlation Coefficient）是统计学中衡量两个变量之间线性相关程度 的指标，由卡尔·皮尔逊提出。其取值范围在 [-1, 1] 之间，能够反映变量间的正相关、负相关或无相关性。

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核心思想

• 线性关系 ：仅衡量变量间的线性关联强度，无法捕捉非线性关系（如二次函数、指数关系）。
• 标准化 ：通过协方差标准化为无量纲值，消除变量量纲和量级的影响。

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数学公式

对于变量 X 和 Y，其观测值为 (x1​,y1​),(x2​,y2​),…,(xn​,yn​)，皮尔逊相关系数 r 的计算公式为：

r=标准差(X)⋅标准差(Y)协方差(X,Y)​=∑i=1n​(xi​−xˉ)2​⋅∑i=1n​(yi​−yˉ​)2​∑i=1n​(xi​−xˉ)(yi​−yˉ​)​

其中：

• xˉ 和 yˉ​ 分别是 X 和 Y 的均值。
• 协方差 ：衡量 X 和 Y 的联合变化趋势。
• 标准差 ：标准化协方差，使结果不受变量尺度影响。

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取值范围与意义

相关系数 r	相关性	解释
1	完全正相关	Y随X线性递增
0	无线性相关性	变量间无明显线性关系
-1	完全负相关	Y随X线性递减

• 绝对值大小 ：
  • ( |r| > 0.7 )：强相关
  • ( 0.4 < |r| \leq 0.7 )：中等相关
  • ( |r| \leq 0.4 )：弱相关

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与余弦相似度的联系

• 数学形式相似 ：
  皮尔逊相关系数等价于对中心化后的数据 （减去均值）计算余弦相似度。r=余弦相似度(X−xˉ,Y−yˉ​)
• 关键区别 ：
  • 余弦相似度关注向量方向，皮尔逊系数关注线性相关性。
  • 皮尔逊系数对数据进行了中心化（消除均值影响）。

1. 欧氏距离（Euclidean Distance）

定义 ：
欧氏距离是衡量两个点在多维空间中绝对距离的指标，即两点之间的直线距离。
公式 ：
对于两个点 A=(a1​,a2​,…,an​) 和 B=(b1​,b2​,…,bn​)，欧氏距离为：

d=i=1∑n​(ai​−bi​)2​

特点 ：

• 直观易懂，符合几何直觉。
• 对量纲敏感 ：若特征单位或范围差异大（如“身高（cm）”与“体重（kg）”），量级大的特征会主导距离计算。

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2. 为什么需要归一化？

问题 ：
假设两个特征：

• 特征1：身高（范围：150-200 cm）
• 特征2：体重（范围：50-100 kg）

计算欧氏距离时，身高差异（如50 cm）会远大于体重差异（如50 kg），导致距离主要由身高决定，而体重的影响被弱化。
解决方法 ：
通过归一化 （Normalization）将不同特征的取值范围统一，消除量纲和量级的影响。

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3. 常用的归一化方法

(1) 最小-最大归一化（Min-Max Scaling）

将数据缩放到固定区间（如[0, 1]）：

xnorm​=xmax​−xmin​x−xmin​​

适用场景 ：

• 数据分布均匀，且已知最大/最小值。
• 如图像像素值（0-255）归一化到[0, 1]。

(2) Z-Score 标准化（Standardization）

将数据转换为均值为0、标准差为1的分布：

xstd​=σx−μ​

适用场景 ：

• 数据近似正态分布，或存在异常值（对异常值鲁棒性较强）。
• 如金融数据、自然语言处理中的词向量。

(3) 其他方法

• 小数定标归一化 ：按小数位数缩放（如除以1000）。
• 稳健标准化 ：使用中位数和四分位距（IQR），适合有离群值的数据。

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4. 归一化对欧氏距离的影响

归一化前 ：

• 特征量级差异大时，距离被量级大的特征主导。
  归一化后 ：
• 所有特征对距离的贡献被均衡化，模型能更公平地捕捉不同特征的关系。

示例 ：
假设有两个样本：

• 样本1：身高=180 cm，体重=70 kg
• 样本2：身高=160 cm，体重=60 kg

归一化前 ：
欧氏距离 = (180−160)2+(70−60)2​=400+100​=500​≈22.36

归一化后 （假设身高缩放到[0,1]，体重缩放到[0,1]）：

• 身高：180→1，160→0.5
• 体重：70→1，60→0
  归一化后距离 = (1−0.5)2+(1−0)2​=0.25+1​=1.25​≈1.12

归一化后，身高和体重对距离的贡献权重相同。

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5. 实际应用中的注意事项

1. 选择归一化方法 ：
   • 若数据有明显边界（如像素值），用Min-Max。
   • 若数据分布接近正态或有离群值，用Z-Score。
2. 训练集与测试集 ：
   • 归一化的参数（如均值、标准差）应基于训练集计算，再应用于测试集。
3. 动态数据 ：
   • 对于实时数据流，可能需要定期更新归一化参数。

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6. 何时需要归一化？

• 需要计算距离的算法 ：KNN、K-Means、SVM（使用RBF核时）等。
• 特征量纲差异大时 （如“销售额”与“用户评分”）。
• 梯度下降优化 ：归一化能加速收敛（如神经网络）。

欧氏距离的相关性矩阵 通常指的是通过计算样本之间的欧氏距离，生成一个对称矩阵，用于表示样本间的相似性或差异性。虽然“相关性矩阵”一般指变量间的线性相关性（如皮尔逊相关系数），但欧氏距离矩阵在功能上类似，主要用于衡量样本间的绝对距离 而非相关性。以下是详细解释：

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1. 欧氏距离矩阵的定义

对于 n 个样本，每个样本有 m 个特征，欧氏距离矩阵是一个 n×n 的对称矩阵，其中每个元素 Dij​ 表示样本 i 和样本 j 之间的欧氏距离：

Dij​=k=1∑m​(xik​−xjk​)2​

特点 ：

• 对角线元素为0（样本与自身的距离为0）。
• 对称性：Dij​=Dji​。

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2. 欧氏距离矩阵 vs. 相关性矩阵

对比项	欧氏距离矩阵	相关性矩阵
衡量内容	样本间的绝对距离	变量间的线性相关性
输入数据	样本（行）之间的关系	变量（列）之间的关系
取值范围	[0,+∞)	[−1,1]
应用场景	聚类、分类、异常检测	特征选择、关系分析

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3. 构建欧氏距离矩阵的步骤

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4. 应用场景

1. 聚类分析（如K-Means） ：
   通过距离矩阵衡量样本间相似性，将相似样本归为一类。
2. 多维标度分析（MDS） ：
   将高维数据降维到低维空间，保留样本间距离关系。
3. 异常检测 ：
   远离其他样本的点可能为异常值（如距离矩阵中某行数值普遍较大）。
4. 推荐系统 ：
   计算用户或物品间的相似性（需结合其他方法，如协同过滤）。

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5. 注意事项

1. 归一化的重要性 ：
   若特征量纲差异大（如“价格”与“销量”），需先归一化（如Z-Score或Min-Max），避免某些特征主导距离计算。
2. 高维数据的稀疏性 ：
   在高维空间中，欧氏距离可能失效（距离趋近相似），需结合降维技术（如PCA）。
3. 计算复杂度 ：
   数据量较大时（如10万样本），计算 n2 的距离矩阵会占用大量内存，需优化算法或采样。

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6. 可视化

可通过热图（Heatmap）直观展示距离矩阵

闵可夫斯基距离 （Minkowski Distance）是欧氏距离和曼哈顿距离的泛化形式 ，通过一个参数 p 控制距离计算的敏感度。它在机器学习和数据分析中广泛用于衡量样本间的相似性或差异性。

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1. 数学定义

对于两个点 A=(a1​,a2​,…,an​) 和 B=(b1​,b2​,…,bn​)，闵可夫斯基距离公式为：

d(A,B)=(i=1∑n​∣ai​−bi​∣p)1/p

其中：

• p 是一个正实数（( p \geq 1 )），控制距离的敏感度。
• 当 p=1 时，退化为曼哈顿距离 （Manhattan Distance）。
• 当 p=2 时，退化为欧氏距离 （Euclidean Distance）。
• 当 p→∞ 时，退化为切比雪夫距离 （Chebyshev Distance）。

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2. 不同 p 值的影响

• 曼哈顿距离（( p = 1 )） ：
  计算坐标差的绝对值之和，适用于网格状路径（如城市街区）。

  d=∣a1​−b1​∣+∣a2​−b2​∣+⋯+∣an​−bn​∣

• 欧氏距离（( p = 2 )） ：
  直线距离，适用于连续空间中的几何分析。

  d=(a1​−b1​)2+(a2​−b2​)2+⋯+(an​−bn​)2​

• 切比雪夫距离（( p \to \infty )） ：
  取坐标差的最大绝对值，适用于维度间重要性差异大的场景。

  d=max(∣a1​−b1​∣,∣a2​−b2​∣,…,∣an​−bn​∣)

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3. 闵可夫斯基距离的特点

• 灵活性 ：通过调整 p，适应不同数据分布和任务需求。
• 量纲敏感 ：若特征单位或范围差异大，需先归一化 （如Z-Score或Min-Max）。
• 高维问题 ：在高维空间中，所有距离度量可能趋近相似（“维度灾难”），需结合降维技术。

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     应用场景

1. 机器学习算法 ：
   • K近邻（KNN）分类/回归。
   • K-Means聚类（需选择合适的 ( p )）。
2. 图像识别 ：
   像素特征间的相似性度量（常选择 ( p = 2 )）。
3. 异常检测 ：
   通过设定阈值，筛选远离大多数样本的点。

4.马哈拉诺比斯距离

马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distance）是一种统计度量方法，用于衡量数据点与分布中心或不同分布之间的相似性。与欧氏距离不同，它考虑了数据各维度之间的相关性 和尺度差异 ，因此在多维数据分析中更为有效。

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1. 核心思想

• 欧氏距离的局限性 ：
  欧氏距离直接计算两点之间的几何距离，但假设所有维度相互独立且方差相同。若数据存在相关性或不同维度的量纲差异（如身高和体重），欧氏距离可能失真。

• 马哈拉诺比斯距离的改进 ：
  通过引入协方差矩阵 ，标准化数据并消除维度间的相关性，使距离度量更符合数据的实际分布。

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2. 数学公式

对于数据点 x 和分布中心 μ （或另一点 y ），马哈拉诺比斯距离定义为：

DM​=(x−μ)TS−1(x−μ)​

其中：

• S 是数据的协方差矩阵，
• S−1 是其逆矩阵，
• (x−μ) 是向量差。

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3. 关键特性

• 尺度不变性 ：通过协方差矩阵标准化，消除量纲影响。
• 相关性考量 ：协方差矩阵的逆会调整维度间相关性，例如：
  • 若两维度正相关，它们的差异会被“削弱”；
  • 若方差大，该维度的权重会被降低。
• 几何意义 ：将数据空间“扭曲”为各向同性（各维度独立且方差相同）的超球面，再计算欧氏距离。

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4. 应用场景

• 异常检测 ：识别偏离分布中心的点（距离越大越可能是异常）。
• 分类问题 ：如KNN算法中，替代欧氏距离以提升分类效果。
• 数据预处理 ：评估样本是否符合某一分布（如多元正态分布）。

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5. 示例说明

如何比较分差？在两场不同的考试中，分差相当于多少个标准差？

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6. 注意事项

• 协方差矩阵可逆性 ：若特征高度相关或样本数少于维度，需正则化（如岭回归）或降维（如PCA）。
• 分布假设 ：默认数据符合多元正态分布，否则结果可能不准确。

层次聚类

层次聚类的步骤是，计算相似度或距离矩阵，让每个点成为一个集群，合并最相似的集群，更新相似度或距离矩阵，继续合并最相似的矩阵，直到只剩下一个集群。

合并集群后如何更新相似度或距离矩阵？最小值/最大值/群组各点距离的平均值/中心点之间的距离

层次聚类（Hierarchical Clustering）和分区聚类（Partitional Clustering）是两种主要的聚类分析方法，它们在算法逻辑、应用场景和结果形式上有显著差异。以下是详细解释和对比：

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1. 核心概念

层次聚类

• 定义 ：通过树状结构（Dendrogram）表示数据的层次化分组，分为两种类型：
  • 聚合层次聚类 （Agglomerative）：自底向上，初始每个样本为一个簇，逐步合并最相似的簇。
  • 分裂层次聚类 （Divisive）：自顶向下，初始所有样本为一个簇，逐步分裂为更小的簇。
• 结果 ：生成一棵树状图，可灵活选择聚类数目。

分区聚类

• 定义 ：将数据划分为互不重叠的子集（簇），每个样本仅属于一个簇。
• 典型算法 ：K-means、K-medoids、模糊C-means。
• 核心思想 ：通过迭代优化（如最小化簇内误差）确定最终划分。

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2. 算法流程对比

步骤	层次聚类	分区聚类（以K-means为例）
初始化	每个样本为独立簇（聚合）或一个大簇（分裂）	随机选择K个初始中心点
相似度计算	基于簇间距离（如单链接、全链接、平均链接）	基于样本到中心点的距离（如欧氏距离）
迭代方式	逐步合并或分裂，形成树状结构	迭代更新中心点和簇分配，直到收敛
结果输出	树状图（需手动选择切割点确定簇数）	直接输出K个簇的标签

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3. 关键区别

维度	层次聚类	分区聚类
簇数选择	无需预先指定，通过树状图动态选择	需预先指定K值（如K-means）
计算复杂度	高（O(n²)或O(n³)），适合小数据集	低（O(n·K·d·iter)），适合大数据集
对噪声/异常值敏感度	较敏感（尤其是单链接）	较敏感（可通过K-medoids改进）
结果可解释性	树状图直观展示层次关系	直接输出簇标签，缺乏层次信息
数据分布假设	无严格假设（依赖链接准则）	通常假设簇是凸形（如K-means假设球形）

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4. 优缺点对比

层次聚类

• 优点 ：
  • 无需预先指定簇数。
  • 结果可视化强（树状图）。
  • 适合探索数据的潜在层次结构。
• 缺点 ：
  • 计算成本高，不适合大数据集。
  • 对噪声和离群值敏感。
  • 合并/分裂步骤不可逆，可能影响最终结果。

分区聚类

• 优点 ：
  • 计算效率高，适合高维大数据。
  • 实现简单（如K-means）。
• 缺点 ：
  • 需预先指定K值（可通过肘部法则或轮廓系数优化）。
  • 对初始中心点敏感，可能收敛到局部最优。
  • 假设簇是凸形，难以处理复杂形状。

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5. 应用场景

• 层次聚类 ：

  • 生物信息学（如基因表达数据分析）。
  • 社交网络分析（社区发现）。
  • 需要层次化结果的场景（如市场细分中的多级分类）。

• 分区聚类 ：

  • 图像分割（如基于像素颜色聚类）。
  • 客户细分（已知大致客户类别数）。
  • 实时数据处理（如传感器数据分析）。