AGNES算法：一种基于层次聚类的高效聚类方法

后端

2024-01-25 22:47:20

凝聚层次聚类：深入探索 AGNES 算法

什么是聚类分析？

在数据挖掘的广阔领域中，聚类分析就像一把神奇的钥匙，它能将具有相似特征的数据对象整齐地归拢到一起。简单来说，它就是把相似的归为一类，让数据井井有条。

凝聚层次聚类算法

在众多的聚类算法中，凝聚层次聚类（HAC）算法犹如一颗闪耀的明星，其中 AGNES（凝聚层次聚类算法）因其简单高效而备受青睐。AGNES 算法从每个数据对象开始，像滚雪球一样逐步合并最相似的簇，最终形成一个庞大的簇。

AGNES 算法的工作原理

想象一下一个充满数据的房间。AGNES 算法就像一个勤劳的整理者，首先将每个数据对象视为一个独立的簇。然后，它计算每个簇之间的距离，找出最亲密的邻居。这些邻居被合并成一个更大的簇，而这个过程不断重复，直到所有数据对象都团结在同一个大簇中。

AGNES 算法的优点

简单高效： AGNES 算法易于理解和实现，即使对于计算小白来说也是如此。
可解释性强： 其聚类过程透明且直观，让用户轻松理解结果。
鲁棒性： AGNES 算法不怕数据中的噪音和异常值，即使在杂乱的数据中也能产生可靠的聚类。

AGNES 算法的缺点

当然，AGNES 算法也并非十全十美：

时间复杂度高： 对于大型数据集，AGNES 算法可能会变得慢如蜗牛。
对初始簇顺序敏感： 不同顺序下的初始簇可能会导致不同的聚类结果，这有点像玩俄罗斯方块，方块落下的顺序会影响最终的形状。

AGNES 算法的应用

AGNES 算法在现实世界中发挥着至关重要的作用：

客户细分： 企业可以通过 AGNES 算法将客户按购买行为和人口统计数据分组，从而针对不同细分市场制定定制化的营销策略。
文本聚类： AGNES 算法可以根据内容将文档归类，帮助用户快速找到相关信息，就像一个聪明的图书管理员。
图像聚类： AGNES 算法可以根据颜色和形状等特征对图像进行分组，方便用户整理和检索图片。

AGNES 算法代码示例

import weka.clusterers.HierarchicalClusterer;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
import weka.filters.Filter;
import weka.filters.unsupervised.attribute.Remove;

public class AgnesAlgorithm {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 加载数据
        DataSource source = new DataSource("data.csv");
        Instances data = source.getDataSet();

        // 移除类属性
        Remove remove = new Remove();
        remove.setAttributeIndices("last");
        remove.setInputFormat(data);
        Instances dataWithoutClass = Filter.useFilter(data, remove);

        // 创建 AGNES 聚类器
        HierarchicalClusterer clusterer = new HierarchicalClusterer();
        clusterer.setLinkType(HierarchicalClusterer.SINGLE);
        clusterer.buildClusterer(dataWithoutClass);

        // 聚类
        clusterer.clusterInstance(dataWithoutClass.firstInstance());

        // 获取聚类结果
        int[] assignments = clusterer.getAssignments();

        // 打印聚类结果
        for (int i = 0; i < assignments.length; i++) {
            System.out.println("数据对象" + (i + 1) + "属于簇" + assignments[i]);
        }
    }
}