聚类分析聚类算法中包含哪些数据类型
许多基于内存的聚类算法采用以下两种数据结构:
(1)数据矩阵(Data Matrix,或称对象一变盘结构):用p个变量来表示n个对象,例如使用年龄、身高、性别、体重等属性变量来表示对象人,也叫二模矩阵,行与列代表不同实体:
(2)相异度矩阵(Dissimilarity Matrix,又称为对象一对象结构):存储所有成对的n个对象两两之间的近似性(邻近度),也叫单模矩阵,行和列代表相同的实体。其中d(ij)是对象i和对象j之间的测量差或相异度。d(i,f)是一个非负的数值,d(ij)越大,两个对象越不同;d (i,j)越接近于0,则两者之间越相似(相近)。
许多聚类算法都是以相异度矩阵为基础的,如果数据是用数据矩阵形式表示,则往往要将其先转化为相异度矩阵。
相异度d(i,j)的具体计算会因所使用的数据类型不同而不同,常用的数据类型包括:区间标度变量,二元变量,标称型、序数型和比例标度型变量,混合类型的变量。
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