緒：國際權(quán)威的學(xué)術(shù)組織the IEEE International Conference on Data Mining（ICDM）于2006年12月評選出了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的十大經(jīng)典算法，其中包括C4.5

緒：國際權(quán)威的學(xué)術(shù)組織the IEEE International Conference on Data Mining（ICDM）于2006年12月評選出了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的十大經(jīng)典算法，其中包括C4.5、k-means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naive Bayes和 CART。這些算法在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，展示了數(shù)據(jù)挖掘算法的潛力和無限可能性。

聚類算法的核心：k-means算法

1. 算法綜述：k-means algorithm是一種聚類算法，將n個對象根據(jù)其屬性分為k個簇，其中k < n。該算法試圖找到數(shù)據(jù)中自然聚類的中心，通過最小化每個簇內(nèi)部的均方誤差總和來實(shí)現(xiàn)。該算法假設(shè)對象屬性來自空間向量，并旨在確定使得各個簇內(nèi)部均方誤差最小化的中心點(diǎn)。

2. 勞埃德算法：k均值聚類最常見的形式采用勞埃德算法，該算法以迭代改進(jìn)探索法的方式進(jìn)行。首先將輸入點(diǎn)分成k個初始化簇，計(jì)算每個簇的中心點(diǎn)，然后將對象分配給最近的中心點(diǎn)，重復(fù)這一過程直到收斂。雖然勞埃德算法存在局限性，但由于其快速的收斂速度而備受青睞。

k-means算法的原理與應(yīng)用

聚類算法用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)的相似性并將其歸為同一組，K-means聚類流程包括隨機(jī)選擇k個點(diǎn)、重新分配點(diǎn)直至穩(wěn)定。該算法在SAS中可通過proc fastclus實(shí)現(xiàn)，關(guān)鍵在于初始點(diǎn)的選擇和分類修改方法的調(diào)整。另外，K-medoid聚類方法通過選擇中值點(diǎn)來避免異常點(diǎn)對均值計(jì)算的干擾，進(jìn)一步完善了K-means算法。

CLARAN與CLARANS算法的優(yōu)化與應(yīng)用

CLARAN算法的提出解決了PAM算法的伸縮性問題，通過生成多個樣本數(shù)據(jù)應(yīng)用PAM算法獲得一組中值點(diǎn)。而CLARANS算法則在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了隨機(jī)抽樣的樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提高了聚類質(zhì)量。雖然算法復(fù)雜度更高，但CLARANS算法的效果卻更加出色。

在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，k-means算法作為經(jīng)典的聚類算法之一，不斷演化和升級，為數(shù)據(jù)分析提供了有效工具和方法。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘算法的無限可能性將繼續(xù)推動行業(yè)的進(jìn)步與創(chuàng)新。