文档介绍：会计学
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多节点布局规划
2021/5/5
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聚类分析的计算方法
分裂法(partitioning methods)
层次法(hierarchical methods)
基于密度的方法(density-based methods)
基于网格的方法(grid-basedmethods)
基于模型的方法(model-based methods)
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分裂法
分裂法又称划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。
典型的划分方法包括：
k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application),
CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).
FCM
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层次法
层次法(hierarchical method) 创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。
典型的这类方法包括：
BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) 方法，它首先利用树的结构对对象集进行划分；然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化。
CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定数目代表对象来表示相应聚类；然后对各聚类按照指定量（向聚类中心）进行收缩。
ROCK方法，它利用聚类间的连接进行聚类合并。
CHEMALOEN方法，它则是在层次聚类时构动态模型。
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基于密度的方法
基于密度的方法，根据密度完成对象的聚类。它根据对象周围的密度（如DBSCAN）不断增长聚类。
典型的基于密度方法包括：
DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):该算法通过不断生长足够高密度区域来进行聚类；它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义为一组“密度连接” 的点集。
OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):并不明确产生一个聚类，而是为自动交互的聚类分析计算出一个增强聚类顺序。
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基于网格的方法
首先将对象空间划分为有限个单元以构成网格结构；然后利用网格结构完成聚类。
典型的基于网格的方法包括：
STING(STatistical INformation Grid) 就是一个利用网格单元保存的统计信息进行基于网格聚类的方法。
CLIQUE(Clustering In QUEst)和Wave-Cluster 则是一个将基于网格与基于密度相结合的方法。
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基于模型的方法
典型的基于模型方法包括：
统计方法COBWEB:是一个常用的且简单的增量式概念聚类方法。它的输入对象是采用符号量（属性-值）对来加以描述的。采用分类树的形式来创建一个层次聚类。
CLASSIT是COBWEB的另一个版本.。它可以对连续取值属性进行增量式聚类。它为每个结点中的每个属性保存相应的连续正态分布（均值与方差）；并利用一个改进的分类能力描述方法，即不象COBWEB那样计算离散属性（取值）和而是对连续属性求积分。但是CLASSIT方法也存在与COBWEB类似的问题。因此它们都不适合对大数据库进行聚类处理.
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聚类分析的特征
适用于没有先验知识的分类
可以处理多个变量决定的分类
聚类分析法是一种探索性分析方法，是数据挖掘中常用的一种技术
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例题分析
某公司要建两个配送中心以满足市场需求，客户位置分4个地区。
地区位置及需求量
客户区域
坐标位置
需求量
运输费用
1
（3、8）
5000
2
（8、2）
7000
3
（2、5）
3500
4
（0、4）
3000
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