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基于聚类技术支持向量机的数据挖掘研究
导言
随着信息技术的快速发展以及计算机硬件性能的提高，大数据已经成为当今时代的一个重要话题。如何从海量的数据中快速并准确的提取出有价值的信息成为了数据挖掘领域的重要任务。聚类与支持向量机是数据挖掘领域中两种常用的算法。本文将探讨将聚类技术与支持向量机(SVM)结合的方法，并给出基于该方法的数据挖掘实例。
聚类算法简介
聚类算法是一种将相似的数据点组合在一起的无监督机器学习技术。基本思路是对数据进行分组，使得同一组中的数据点相似度较高，不同组之间的相似度较低。最常用的聚类算法有K-means算法和层次聚类算法。
K-means算法将数据集分成K个簇，每个簇由一个聚类中心代表。K-means的基本思想是通过迭代的方式，不断更新聚类中心，直到满足收敛准则为止。其算法流程如下：
1.初始化：随机选取K个聚类中心
2.分配：将每个数据点分配到距其最近的聚类中心的簇中
3.重心更新：重新计算每个簇的聚类中心
4.判断收敛准则，若不满足则返回步骤2，进行下一轮迭代
层次聚类算法将数据集看做是一个树形结构，每个数据点开始都是一个独立的簇，随着聚类的进行，不同的簇被合并成为更大的簇，最终形成一棵聚类树。层次聚类算法常见的两种方式为自下而上和自上而下的聚类。
支持向量机算法简介
支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的分类方法，它尝试通过在高维空间中找到一个超平面来最大化分类器的间隔。其基本思想是通过寻找支持向量，将不同分类之间的间隔最大化，使得将新数据点归入不同分类的可能性最小化。
SVM的学习过程可以简化为一个凸优化问题，通过最小化目标函数来求解分类器。在SVM的优化过程中，训练样本中与分类超平面距离最近的那些点被称为支持向量。
将聚类技术与支持向量机结合
在将聚类技术与支持向量机结合时，一般的做法是先用聚类算法将样本进行分组，再将每组数据用SVM分类器进行分类。通过这种方式，我们可以用较小的代价在数据挖掘过程中获得更高的准确率。
以下是这种方法的基本流程：
1.对数据进行聚类，将数据分为不同的组
2.对每个组进行特征选择，选择出对分类结果贡献最大的特征
3.对每组数据进行特征向量变换，并用SVM分类得出分类模型
4.对新数据进行分类
该方法的主要优点在于能够提高分类器的准确率，同时由于聚类算法可以将数据进行分类，所以能够消除噪声，提高分类器对噪声数据的稳定性。然而，该方法也存在一些不足之处，主要表现在以下几个方面：
1.对于大型数据集来说，聚类算法的计算复杂度较高，这将会影响整个分类过程的效率
2.由于聚类结果的优劣会对分类的结果产生较大的影响，因此聚类算法的选择以及参数的调整将会比较困难
3.在实际应用过程中，我们同样也需要对分类器的性能进行评估，这也将会成为一个需要注意的问题。
例子分析
为了演示这种结合方法的应用，我们将对Iris数据集进行分类。Iris数据集是一个经典的数据集，它是由三种不同的鸢尾花所组成的。我们将用K-means聚类算法将数据集分为三个簇，并将每个簇中的数据使用支持向量机进行分类。
以下是实践步骤：
1.加载Iris数据集
2.对数据进行聚类处理，并将其聚成3类
3.对每一类数据进行特征选择
4.将每一类数据通过SVM进行分类
5.测试新的样本，查看分类效果
以上是算法大概步骤，具体的代码实现不再赘述。在实践中，我们发现这种算法确实提高了分类的准确性，并且消除了数据噪声带来的不利影响。
结论
本文介绍了聚类技术与支持向量机算法的结合方法，并通过一个实例演示了这种方法的应用。我们发现这种方法可以有效降低噪声对分类结果的影响，并提高分类器的准确性。然而，该方法在大型数据集中存在一定的计算复杂度问题，并需要选取合适的聚类算法和参数才能达到最佳效果。