聚类分析或聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（称为聚类）中的对象（在某种意义上）与其他组（聚类）中的对象更相似（在某种意义上）。它是探索性数据挖掘的主要任务，也是统计 数据分析的常用技术，用于许多领域，包括机器学习，模式识别，图像分析，信息检索，生物信息学，数据压缩和计算机图形学。
聚类分析本身不是一个特定的算法，而是要解决的一般任务。它可以通过各种算法来实现，这些算法在理解群集的构成以及如何有效地找到它们方面存在显着差异。流行的群集概念包括群集成员之间距离较小的群体，数据空间的密集区域，间隔或特定的统计分布。因此，聚类可以表述为多目标优化问题。适当的聚类算法和参数设置（包括距离函数等参数）使用，密度阈值或预期聚类的数量）取决于个体数据集和结果的预期用途。这样的聚类分析不是自动任务，而是涉及试验和失败的知识发现或交互式多目标优化的迭代过程。通常需要修改数据预处理和模型参数，直到结果达到所需的属性。
常见聚类方法
常用的聚类算法分为基于划分、层次、密度、网格、统计学、模型等类型的算法，典型算法包括K均值（经典的聚类算法）、DBSCAN、两步聚类、BIRCH、谱聚类等。
K-means
聚类算法中k-means是最常使用的方法之一，但是k-means要注意数据异常：
数据异常值。数据中的异常值能明显改变不同点之间的距离相识度，并且这种影响是非常显著的。因此基于距离相似度的判别模式下，异常值的处理必不可少。
数据的异常量纲。不同的维度和变量之间，如果存在数值规模或量纲的差异，那么在做距离之前需要先将变量归一化或标准化。例如跳出率的数值分布区间是[0,1]，订单金额可能是[0,10000 000]，而订单数量则是[0,1000]，如果没有归一化或标准化操作，那么相似度将主要受到订单金额的影响。
DBSCAN
有异常的数据可以使用DBSCAN聚类方法进行处理，DBSCAN的全称是Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，中文含义是“基于密度的带有噪声的空间聚类”。
跟K均值相比，它具有以下优点：
原始数据分布规律没有明显要求，能适应任意数据集分布形状的空间聚类，因此数据集适用性更广，尤其是对非凸装、圆环形等异性簇分布的识别较好。
无需指定聚类数量，对结果的先验要求不高
由于DBSCAN可区分核心对象、边界点和噪点，因此对噪声的过滤效果好，能有效应对数据噪点。
由于他对整个数据集进行操作且聚类时使用了一个全局性的表征密度的参数，因此也存在比较明显的弱点：
对于高纬度问题，基于半径和密度的定义成问题。
当簇的密度变化太大时，聚类结果较差。
当数据量增大时，要求较大的内存支持，I/O消耗也很大。
MiniBatchKMeans
K均值在算法稳定性、效率和准确率（相对于真实标签的判别）上表现非常好，并且在应对大量数据时依然如此。它的算法时间复杂度上界为O(nkt)，其中n是样本量、k是划分的聚类数、t是迭代次数。当聚类数和迭代次数不变时，K均值的算法消耗时间只跟样本量有关，因此会呈线性增长趋势。
但是当面对海量数据时，k均值算法计算速度慢会产生延时，尤其算法被用于做实时性处理时这种弊端尤为明显。针对K均值的这一问题，很多延伸算法出现了，MiniBatchKMeans就是其中一个典型代表。MiniBatchKMeans使用了一个种名为Mini Batch（分批处理）的方法计算数据点之间的距离。Mini Batch的好处是计算过程中不必使用所有的数据样本，而是从不同类别的样本中抽取一部分样本（而非全部样本）作为代表参与聚类算法过程。由于计算样本量少，所以会相应减少运行时间；但另一方面，由于是抽样方法，抽样样本很难完全代表整体样本的全部特征，因此会带来准确度的小幅度下降，但是并不明显。
谱聚类
在大数据背景下，有很多高纬度数据场景，如电子商务交易数据、web文本数据日益丰富。高维数据聚类时耗时长、聚类结果准确性和稳定性都不尽如人意。因为，在高维数据，基于距离的相似度计算效率极低；特征值过多在所有维度上存在簇的可能性非常低；由于稀疏性和紧邻特性，基于距离的相似度几乎为0，导致高维空间很难出现数据簇。这时我们可以选着使用子空间聚类，或是降维处理。
子空间聚类算法是在高维数据空间中对传统聚类算法的一种扩展，其思想是选取与给定簇密切相关的维，然后在对应的子空间进行聚类。比如谱聚类就是一种子空间聚类方法，由于选择相关维的方法以及评估子空间的方法需要自定义，因此这种方法对操作者的要求较高。
使用聚类分析中间预处理
图像压缩
用较少的数据量来表示原有的像素矩阵的过程，这个过程称为图像编码。数据图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的储存空间，这给图像的存储、计算、传输等带来了不便。因此，现在大多数数字网络下的图像都会经过压缩后再做进一步应用，图像压缩的方法之一便是聚类算法。
在使用聚类算法做图像压缩时，我们会定义K个颜色数（例如128种颜色），颜色数就是聚类类别的数量；K均值聚类算法会把类似的颜色分别放在K个簇中，然后每个簇使用一种颜色来代替原始颜色，那么结果就是有多少个簇，就生成了多少种颜色构成的图像，由此实现图像压缩。
图像分割
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣的目标技术和过程，这是图像处理和分析的关键步骤。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等领域。例如从图像中分割出前景人脸信息，然后做人脸识别。聚类算法是图像分割方法的一种，其实施的关键是通过不同区域间明显不同的图像色彩特征做聚类，聚类数量就是要分割的区域的数量。
图像理解
在图像理解中，有一种称为基于区域的提取方法。基于区域的提取方法是在图像分割和对象识别的前提下进行的，利用对象模板、场景分类器等，通过识别对象及对象之间的拓扑关系挖掘语义，生成对应的场景语义信息。例如，先以颜色、形状等特征对分割后的图像区域进行聚类，形成少量BLOB；然后通过CMRM模型计算出BLOB与某些关键词共同出现的概率。
异常检测
异常检测有多种实施方法，其中常用的方法是基于距离的异常检测方法。即使数据集不满足任何特定分布模型，它仍能有效地发现离群点，特别是当空间维度比较高时，算法的效率比基于密度的方法要高得多。算法具体实现时，首先算出数据样本间的距离（如曼哈顿距离、欧氏距离等），然后对数据做预处理后就可以根据距离的定义来检测异常值。
例如，可以使用K-means的聚类可以将离中心店最远的类或者不属于任何一个类的数据点提取出来，然后将其定义为异常值。
聚类算法的选择：
数据为高维数据，那么选取子空间聚类（如谱聚类）
数据量在100万条以内，那么使用k均值较好；如果数据量超过100万条，那么可以考虑使用Mini Batch KMeans
如果数据中存在噪点，那么可以使用基于密度的DBSCAN
如果最求更高的分类准确度，那么选择谱聚类将比K均值准确度更好
17821位粉丝挺不错的，CDA培训体系涉及的广度和深度可以说是数据分析领域的顶尖内容，只要想学习数据科学相关的内容，在CDA都能找到相应的课程，而且课程也绝不是粗制滥造。
参加过CDA就业班的培训，三个月的时间不仅学了Excel、MySQL、SPSS、Python等工具，还有数据思维、分析方法、机器学习、行业案例等的学习，最后还有实操项目和毕业答辩，可以说是非常充实。目前在工作中大部分知识都能用的到，有时候还会回看视频去复习些内容。
计算机毕业设计基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码
基于Python决策树算法的学生学习行为数据分析 设计报告+代码及数据
基于Sring+bootstrap+MySQL的住房公积金管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件
基于C++的即时通信软件设计 毕业论文+项目源码
基于JavaWeb+MySQL的图书管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件
基于Android Studio+Android SDK的手机通讯录管理软件设计 课程报告+项目源码
基于JSP+MySQL的校园网上订餐系统 毕业论文+项目源码及数据库文件
基于AndroidStudio的花艺分享平台APP设计 报告+源码及APK文件
基于Python的酒店评论情感分析 课程报告+答辩PPT+项目源码
基于QT的教务选课管理系统设计与实现 毕业论文+项目源码
基于Android+Springboot+Mybatis+Mysql的个人生活APP设计 说明书+项目源码
基于Vue.js+Go的Web3D宇宙空间数据可视化系统 设计报告+前后端源码及数据
基于java+android+SQLite的保健型果饮在线销售APP设计 毕业论文+源码数据库及APK文件
基于Vue.js+SpringBoot+MyBatis+MySQL的高校综合资源发布分享社交二手平台 毕业论文+项目源码及数据库文件+演示视频
基于Delphi+MySQL的大学生竞赛发布及组队系统 设计报告+源码数据库及可执行文件+使用说明书
基于Android的名片信息管理系统设计与实现 毕业论文+任务书+外文翻译及原文+演示视频+项目源码
基于Python的电影数据可视化分析系统 设计报告+答辩PPT+项目源码
基于JavaWeb的企业公司管理系统设计与实现 毕业论文+答辩PPT+演示视频+项目源码
高校成绩管理数据库系统的设计与实现 毕业论文+项目源码
基于JavaWeb的家庭食谱管理系统设计与实现 毕业论文+项目源码及数据库文件
基于Python+SQLSERVER的快递业务管理系统的设计与实现 毕业论文+项目源码及数据库文件
基于Python的语音词频提取云平台 设计报告+设计源码
在推荐系统中引入 Serendipity 的算法研究 毕业论文+参考文献+项目源码
基于Html+Python+Django+Sqlite的机票预订系统 毕业论文+项目源码及数据库文件
基于Python的卷积神经网络的猫狗图像识别系统 课程报告+项目源码
基于C++的云安全主动防御系统客户端服务端设计 毕业论文+项目源码
基于JavaSSM的学生成绩管理APP系统设计与实现 毕业论文+答辩PPT+前后台源码及APK文件
基于JavaSwing+MySQL的清朝古代名人数据管理系统设计 毕业论文+任务书+项目源码及数据库文件
基于Python_Django的社会实践活动管理系统设计与实现 毕业论文
基于Servlet WebSocket MySQL实现的网络在线考试系统 毕业论文+项目源码
基于JavaWEB+MySQL的学生成绩综合管理系统 毕业论文+项目源码及数据库文件
基于SpringBoot+Vue和MySQL+Redis的网络课程平台设计与实现 毕业论文+任务书+开题报告+中期报告+初稿+前后台项目源码
基于Java的毕业设计题目收集系统 课程报告+项目源码
基于Java+Python+html的生产者与消费者算法模拟 毕业论文+任务书+项目源码
基于JavaWeb+MySQL的学院党费缴费系统 毕业论文+项目源码及数据库文件
基于Java+MySQL的学生成绩管理系统 毕业论文+任务书+答辩PPT+项目源码及数据库文件
基于Java+MySQL的学生和客户信息管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件
基于Java的长整数加减法算法设计 毕业论文+项目源码
基于vue+MySQL的毕业设计网上选题系统 毕业论文+项目源码
基于背景建模和FasterR-CNN的视频前景和目标检测 毕业论文+答辩PPT+项目源码
基于Python的智能视频分析之人数统计的多种实现 毕业论文+答辩PPT+项目源码
基于C#+SQL server的校园卡消费信息管理系统 毕业论文+项目源码及数据库文件
