大数据：聚类

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本文详细介绍了大数据聚类的概念，包括层次聚类、K-均值算法及其优化方法如BFR、CURE和GRGPF算法。还讨论了流聚类和基于Map-Reduce的聚类策略，揭示了处理高维空间和大规模数据的挑战及解决方案。
大数据：聚类

下面是我看《大数据—互联网大规模数据挖掘与分布式处理》一书第七章的总结。

1 聚类：促某空间下点形式的有用的概要表示。为了对点进行聚类，需要在该空间下定义一个距离测度。

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文章大纲简介聚类算法的分类相似性度量方法大数据聚类算法聚类算法对比参考文献 简介 随着数据量的迅速增加如何对大规模数据进行有效的聚类成为挑战性的研究课题，面向大数据的聚类算法对传统金融行业的股票投资分析、 互联网金融行业中的客户细分等金融应用领域具有重要价值， 本文对已有的大数据聚类算法，以及普通聚类算法做一个简单介绍 聚类分析是伴随着统计学、计算机学与人工智能等领域科学的发展而逐步发展起来的，为此，这些领域若有较大的研究进展，必然促进聚类分析算法的快速发展。 比如机器学习领域的人工神经网络与支持向量机
大数据应用与分析聚类分析一课一展心得
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聚类分析是一种技术，它将数据集中的对象分组到不同的簇中，使得同一簇内的对象相似度高，而不同簇之间的对象相似度低。
大规模数据的聚类算法研究01
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大规模数据聚类抽样方法。
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https://github.com/CHLWR/KDD2019_K-Multiple-Means
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二是采用其他占用内存较小的变量来代替原数据集中的多个样本，这样就有可能把所有数据样本的替代变量放入内存中，如文献【7】、【8】采用向量或者矩阵来替代原始数据，但是因为仅通过替代变量不能区分其所替代的样本，因而在某些情况将影响到聚类的效果。它能增量的，动态的对输入的多维度数据在给定有限的内存和时间条件的情况下进行高质量 的聚类。区别就在于：常见的聚类一般是假设任何对象之间都是连接的，只是距离(或者相似度)不同，比如划分、层次、密度聚类等，如果看作是一张图，那就是完全联通图，当然图聚类除外。
大数据：聚类算法深度解析
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01-11 2238
聚类分析是一种将数据分成具有相似特征的组的技术。其目标是使组内的数据点相似度最大化，而组间的相似度最小化。这有助于发现数据中的隐藏结构和模式，为进一步的分析和决策提供基础。在聚类分析中，我们将数据点划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点相互之间更为相似。这种相似性是通过一定的距离度量来定义的，常见的包括欧氏距离、曼哈顿距离等。而组间的相似度最小化，则意味着不同簇之间的差异性较大。聚类的过程类似于将一堆未标记的数据分成若干组，使得同一组内的数据点更加相似，例如下面分类结果。
python大数据：聚类分析
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10-26 4757
该算法的核心思想是通过计算每个点的可达距离（Reachability Distance）和核心距离（Core Distance）来确定数据点之间的密度关系，从而自动发现数据中的层次结构，而无需预先设定簇的数量。作为一种无监督学习方法，聚类分析不依赖于事先定义的标签或类别，而是通过对数据本身的特性进行分析，自动地将相似的数据点归为同一组，不同的组之间则尽可能保持差异。K-means算法是一种广泛使用的聚类算法，它基于将数据点划分到K个簇的思想，其中K是用户指定的参数，表示希望得到的簇的数量。
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49、基于大数据的聚类算法技术：综述分析
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本文综述了基于大数据的聚类算法技术，分析了传统聚类方法在处理大规模数据时面临的计算复杂度高、处理速度慢等问题。文章介绍了大数据的5V特征，并重点探讨了基于MapReduce、Spark和Storm三种主流计算框架的聚类算法及其性能对比。针对当前算法在数据划分、并行性依赖、自动化程度和实时性方面的不足，提出了四项改进建议，并给出了实施步骤。最后展望了未来大数据聚类算法向更高实时性、更强适应性、智能化与多技术融合的发展趋势。
大数据与机器学习 基础篇 聚类
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