聚类分析的算法及应用

本文是一篇介绍聚类分析算法应用的综述性文章。 首先介绍了聚类分析研究现状.聚类分析就是用数学方法研究和处理给定对象的分类。随着经济社会和信息技术的飞速发展和普及,数据库应用的规模、范围和深度急剧扩大,各行各业积累的数据量不断积累,人们面临着越来越多的文本、图像、视频以及音频数据,而这些激增的数据后面隐藏着许多未知的、潜在有用的信息,人们为了将这些数据更好的被利用,希望能够对这些数据进行更高层次的分析。本文介绍了聚类分析在医学检测、市场营销、金融领域、文本检测等诸多领域的应用。 其次对聚类分析的概念和定理分别进行阐述,介绍了一些聚类分析的相关定义、性质,包括单调性,空间的浓缩与扩张。 最后对聚类分析算法包括层次聚类CURE算法,BIRCH算法,划分法,kmeans算法,DBSCAN算法,CLARANS算法,CLIQUE算法等进行了进行较细致的介绍。