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Clem之两步聚类（TwoStep）

2013-03-30 15:14:53| 分类： Clementine | 标签： |举报 |字号大中小订阅

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TwoStep是处理大数据集的聚类方法，该聚类方法能够处理连续的和类别变量，在clem中的标记如下图。

TwoStep顾名思义，聚类的过程分为两步：

第一步，数据的简单处理，将数据压缩为简单易处理的自聚类（基于birch算法的，CF Tree）；

第二类：采用层次聚类的方法，将上述子类进行聚类。

层次聚类的关键是计算两个类别：i， j之间的距离：

参数含义说明如下：

聚类数量的确定：

两步聚类通过一个两阶段过程确定最佳聚类数，在第一个阶段，随着所添加聚类的增多，可基于贝叶斯信息准则（BIC）中的差异选择模型中聚类数的上限；在第二个阶段为聚类数比最小BIC解决方案还少的所有模型找出聚类间最小距离的差异，距离的最大差异用于识别最终聚类模型。

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