23、符号数据的聚类方法

符号数据的聚类方法

1. 引言

聚类分析是数据挖掘中的一项关键技术，旨在根据数据对象之间的相似性将它们分组。对于符号数据（Symbolic Data），聚类分析的目标是创建基于组件间相似性的群组或群集，确保相似的数据保持在同一个群组中。符号数据的特点是其描述方式不同于传统的数值型或分类型数据，而是以多值、区间或分布的形式表示。因此，符号数据的聚类方法面临着独特的挑战，需要特殊的处理方式。

符号数据分析（Symbolic Data Analysis, SDA）提供了一系列用于分析复杂数据集的方法，包括聚类、因子技术和决策树。本章将探讨符号数据聚类中的不同差异函数，并通过实验验证这些函数的效率，为未来的研究提供参考。

2. 符号数据分析（SDA）

符号数据分析（SDA）是知识发现和数据管理领域的一个分支，与多变量分析和模式识别密切相关。SDA旨在为通过多值变量描述的聚合数据提供适当的方法。与经典数据表不同，符号数据表的每个单元格可以包含类别集、区间或权重分布，而不是单一的数值或类别。

2.1 经典数据与符号数据的区别

经典数据	符号数据
每个单元格包含单一值	每个单元格可以包含多个值
变量描述的性质允许每个值假设一个类别或数值	每个观察值不受限于单一值
数据结构简单，处理