《CH7聚類分析》PPT課件

制作人：PPT創(chuàng)作創(chuàng)作時(shí)間：2024年X月目錄第1章簡(jiǎn)介第2章K均值聚類算法第3章層次聚類算法第4章密度聚類算法第5章聚類分析在金融風(fēng)控中的應(yīng)用第6章總結(jié)與展望01第1章簡(jiǎn)介

聚類分析概述聚類分析是一種將數(shù)據(jù)分組或聚類在一起的技術(shù)，通過(guò)尋找數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性來(lái)劃分不同的類別。在實(shí)際應(yīng)用中，聚類分析被廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)細(xì)分、社交網(wǎng)絡(luò)分析和醫(yī)學(xué)圖像處理等領(lǐng)域。其基本原理是通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離或相似性，將它們歸入同一類別或簇中。

什么是聚類分析？將數(shù)據(jù)點(diǎn)歸入不同類別或簇?cái)?shù)據(jù)分組基于數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性劃分類別相似性劃分形成具有相似特征的簇簇形成

聚類分析的應(yīng)用領(lǐng)域根據(jù)消費(fèi)者的特征進(jìn)行市場(chǎng)劃分市場(chǎng)細(xì)分發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)中的群體結(jié)構(gòu)社交網(wǎng)絡(luò)分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的分類和分析醫(yī)學(xué)圖像處理

聚類分析的基本原理計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離距離計(jì)算度量數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性相似性度量將數(shù)據(jù)點(diǎn)歸入不同簇簇劃分

層次聚類算法通過(guò)樹(shù)形結(jié)構(gòu)展示數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性不需要預(yù)先設(shè)定簇的數(shù)量可以反映數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的層次關(guān)系密度聚類算法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度進(jìn)行簇劃分適用于數(shù)據(jù)分布不規(guī)則的情況對(duì)噪聲和離群點(diǎn)有較好的魯棒性

聚類分析方法K均值聚類算法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離進(jìn)行簇劃分需要預(yù)先設(shè)定簇的數(shù)量適用于數(shù)據(jù)量較大的情況聚類評(píng)價(jià)指標(biāo)用于評(píng)估聚類效果的一種指標(biāo)輪廓系數(shù)用于評(píng)價(jià)聚類的緊密性和分離性CH系數(shù)衡量簇內(nèi)的緊密度和簇間的分離度DBI指數(shù)

展示聚類分析的具體步驟實(shí)際案例解析0103

02比較不同聚類算法在案例中的效果算法應(yīng)用對(duì)比02第2章K均值聚類算法

K均值算法的優(yōu)缺點(diǎn)簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)集收斂速度慢容易收斂到局部最優(yōu)解

K均值聚類算法原理K均值算法步驟詳解初始化聚類中心分配數(shù)據(jù)點(diǎn)到最近的聚類中心重新計(jì)算聚類中心迭代直至收斂展示數(shù)據(jù)點(diǎn)分布實(shí)例演示K均值算法應(yīng)用0103

02通過(guò)輪廓系數(shù)等指標(biāo)確定選擇最佳的K值K均值聚類算法進(jìn)階使用KD樹(shù)等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加速K均值算法的技巧與層次聚類、密度聚類進(jìn)行對(duì)比K均值算法與其他聚類算法的比較

K均值聚類算法應(yīng)用K均值算法在市場(chǎng)分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，由于對(duì)初始聚類中心敏感，容易受到異常值影響，需謹(jǐn)慎使用。

K均值算法的局限性對(duì)初始聚類中心敏感受異常值影響大需要事先確定K值

K均值聚類算法應(yīng)用在實(shí)際場(chǎng)景中如何應(yīng)用K均值算法客戶分群推薦系統(tǒng)圖像壓縮03第三章層次聚類算法

層次聚類算法原理層次聚類算法是一種基于聚類的數(shù)據(jù)分析方法，主要分為凝聚層次聚類方法和分裂層次聚類方法。凝聚層次聚類方法從單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)開(kāi)始，逐步合并聚類直到形成一個(gè)大的聚類。分裂層次聚類方法則是從一個(gè)大的聚類開(kāi)始，逐步分裂直到得到單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的聚類。這兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行選擇。層次聚類算法實(shí)例通過(guò)一個(gè)實(shí)例演示層次聚類算法的具體應(yīng)用，可以更直觀地理解算法的實(shí)際操作步驟。在實(shí)際應(yīng)用中，不同的距離度量方法會(huì)對(duì)聚類結(jié)果產(chǎn)生影響，選擇合適的距離度量方法可以得到更準(zhǔn)確的聚類結(jié)果。

優(yōu)化聚類結(jié)果剪枝策略0103

02比較優(yōu)劣與其他聚類算法的對(duì)比適用性分析層次聚類算法在不同領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，但也存在一定局限性。需要根據(jù)具體情況評(píng)估其適用性，選擇最合適的聚類算法來(lái)處理數(shù)據(jù)。

層次聚類算法應(yīng)用在文本聚類中的應(yīng)用文本聚類是層次聚類算法的一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景，可以根據(jù)文本內(nèi)容的相似性將文本進(jìn)行聚類，從而實(shí)現(xiàn)文本分類和信息檢索等任務(wù)。層次聚類算法優(yōu)缺點(diǎn)易于解釋和理解優(yōu)點(diǎn)計(jì)算復(fù)雜度高缺點(diǎn)不需要預(yù)先指定聚類數(shù)優(yōu)點(diǎn)對(duì)噪聲和異常值敏感缺點(diǎn)04第四章密度聚類算法

基于密度的聚類算法DBSCAN算法0103優(yōu)點(diǎn)：適用于發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類；缺點(diǎn)：對(duì)參數(shù)敏感密度聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)02基于距離的聚類算法OPTICS算法討論參數(shù)選擇對(duì)結(jié)果的影響調(diào)整參數(shù)對(duì)聚類結(jié)果的影響示范不同參數(shù)設(shè)置的效果建議最佳參數(shù)選擇

密度聚類算法實(shí)例通過(guò)一個(gè)實(shí)例演示密度聚類算法的具體應(yīng)用展示實(shí)例數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果討論聚類效果參數(shù)調(diào)優(yōu)密度聚類算法進(jìn)階DBSCAN改進(jìn)算法、HDBSCAN等基于密度的聚類改進(jìn)方法K-means、層次聚類等密度聚類算法與其他聚類算法的對(duì)比DENCLUE、MeanShift等新興密度聚類算法

檢測(cè)異常點(diǎn)、群體異常等在異常檢測(cè)中的應(yīng)用0103

02評(píng)估指標(biāo)、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等密度聚類算法的性能評(píng)估總結(jié)密度聚類算法是一種重要的聚類分析方法，具有較好的適用性和效果。通過(guò)對(duì)密度聚類算法原理、實(shí)例、進(jìn)階和應(yīng)用的學(xué)習(xí)，可以更好地理解其在數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的作用和價(jià)值。掌握密度聚類算法對(duì)于數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別具有重要意義。05第五章聚類分析在金融風(fēng)控中的應(yīng)用

金融風(fēng)控背景金融風(fēng)控在金融行業(yè)中扮演著至關(guān)重要的角色，通過(guò)有效的風(fēng)險(xiǎn)管理和控制，能夠提高金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)效率，降低不良資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。聚類分析作為一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在金融領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。

聚類分析在金融風(fēng)控中的優(yōu)勢(shì)根據(jù)客戶的信用歷史和行為特征，將客戶進(jìn)行分類評(píng)級(jí)，幫助金融機(jī)構(gòu)更好地了解客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)客戶信用評(píng)級(jí)通過(guò)聚類分析技術(shù)，發(fā)現(xiàn)異常模式和規(guī)律，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的欺詐行為，保護(hù)金融機(jī)構(gòu)和客戶的利益欺詐檢測(cè)對(duì)借款人的信用情況和財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行綜合評(píng)估和分析，預(yù)測(cè)借款人違約的可能性，幫助金融機(jī)構(gòu)制定風(fēng)險(xiǎn)控制策略貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

通過(guò)聚類分析識(shí)別潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)客戶群，有針對(duì)性地制定風(fēng)險(xiǎn)控制措施案例10103基于聚類分析的貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了借款人的還款能力，降低了貸款風(fēng)險(xiǎn)案例302利用聚類分析技術(shù)對(duì)欺詐交易進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，提高了金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)防范能力案例2深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)技術(shù)具有更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，可以應(yīng)用于金融風(fēng)控領(lǐng)域，進(jìn)一步提升風(fēng)控效果區(qū)塊鏈技術(shù)區(qū)塊鏈技術(shù)的透明性和安全性，為金融機(jī)構(gòu)提供了新的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，將成為未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)

未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)人工智能技朧結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理結(jié)語(yǔ)聚類分析在金融風(fēng)控中的應(yīng)用前景廣闊，隨著科技的不斷進(jìn)步，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將被引入金融領(lǐng)域，幫助金融機(jī)構(gòu)更好地理解和管理風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。06第6章總結(jié)與展望

聚類分析總結(jié)在聚類分析中，我們通過(guò)將數(shù)據(jù)分成多個(gè)組，使得組內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度較高，而組間的相似度較低。這有助于我們發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的模式和規(guī)律，從而更好地理解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征。聚類算法的選擇和調(diào)參是影響結(jié)果的關(guān)鍵因素，不同的算法有不同的特點(diǎn)和適用范圍。

聚類分析總結(jié)基于中心點(diǎn)的聚類方法K均值聚類樹(shù)形結(jié)構(gòu)聚類方法層次聚類基于密度的聚類算法DBSCAN高斯混合模型聚類GMM未來(lái)展望聚類算法在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用跨領(lǐng)域應(yīng)用將深度學(xué)習(xí)與聚類分析相結(jié)合，探索更深層次的數(shù)據(jù)規(guī)律深度學(xué)習(xí)結(jié)合聚類分析為決策提供更多數(shù)據(jù)支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策自動(dòng)化聚類算法的研究和優(yōu)化自動(dòng)化聚類簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)K均值聚類0103處理噪聲數(shù)據(jù)能力強(qiáng)DBSCAN02適用于小數(shù)據(jù)集層次聚類結(jié)語(yǔ)聚類分析作