聚类分析中有数据缺失怎么处理 楼主去图书馆查阅《华北工学院学报》2003年05期 的一篇论文吧 名字叫 带有缺失数据的聚类分析方法 希望对你有帮助传统的聚类分析方法需要完全数据集，但有些情况下数据是不完全的，即包含缺失数据，这给聚类分析带来了一定的困难.这里给出了一种迭代算法为缺失数据确定一个合理的替补值，构造出一个\"完全\"的数据集，逐步迭代进行聚类分析，并用实例详细阐述了该方法的步骤.
求大神指导，聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念中到底是什么关系。谢谢 聚类分析与关联规则2113是数据挖掘中的核5261心技术；4102从统计学的观点看，聚类分析是通过数1653据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳。
聚类分析时，分类变量该怎么处理？ 可以使用K-modes或者K-prototype聚类方法，这两种方法都可以用于含有分类型变量的数据。如果变量只有分类型数据：可选用K-modes，K-modes是K-means的一种变种算法，将原本Kmeans使用的欧式距离替换为字符间的汉明距离。如果变量有数值和分类型混合的数据：可用K-prototype，度量具有混合属性的方法是：数值属性采用K-means方法得到P1，分类属性采用K-modes方法得到P2，D=P1+a*P2，a是权重，如果分类属性重要增大a，否则减小a。
聚类的典型要求 可伸缩性：许多聚类算法在小于 200 个数据对象的小数据集合上工作得很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据集合样本上进行聚类可能会导致有偏的结果。我们需要具有高度可伸缩性的聚类算法。处理不同类型数据的能力：许多算法被设计用来聚类数值类型的数据。但是，应用可能要求聚类其他类型的数据，如二元类型(binary)，分类/标称类型（categorical/nominal），序数型（ordinal）数据，或者这些数据类型的混合。发现任意形状的聚类：许多聚类算法基于欧几里得或者曼哈顿距离度量来决定聚类。基于这样的距离度量的算法趋向于发现具有相近尺度和密度的球状簇。但是，一个簇可能是任意形状的。提出能发现任意形状簇的算法是很重要的。用于决定输入参数的领域知识最小化：许多聚类算法在聚类分析中要求用户输入一定的参数，例如希望产生的簇的数目。聚类结果对于输入参数十分敏感。参数通常很难确定，特别是对于包含高维对象的数据集来说。这样不仅加重了用户的负担，也使得聚类的质量难以控制。处理“噪声”数据的能力：绝大多数现实中的数据库都包含了孤立点，缺失，或者错误的数据。一些聚类算法对于这样的数据敏感，可能导致低质量的聚类结果。对于。
