聚类与判别
方差分析使用类别自变量和连续数因变量，而判别分析连续自变量和类别因变量（即类标签）
启发式方法：K-mean和k-medoid算法
k-means：每个群集由群集的中心表示
K-medoid或PAM(围绕medoid的分区)：每个集群由集群中的一个对象表示
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K-Mean
就是在已知要分为4类之后，将K=4，随便找到4个点，计算每个原始点的到这四个点中心的距离，选择距离最近的点归类，这就有4类点，再在这些点内部计算每一点的质心，这就有了新的4个点，再对所有点计算到这四个点的距离，然后比较，以此类推。
处理数值数据
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L-medoid聚类方法
即若K=2，则选择原始数据中的某两个点作为原始medoids，计算每个点到该点的距离，形成两个簇，再选择一个非之前的点作为medoid，如果花费得到改善则将medoid值替换为改点，如果没有得到改善则不变。
处理分类数据
对PAM的评论
在存在噪声和异常值的情况下，pam比k均值更健壮，因为Medoid受异常值或其他极值的影响小于k-means。因为medoid是基于数据排序，PAM有效地适用于小型数据集，但对于大型数据集，PAM不能很好地扩展，因为迭代次数较多，每个迭代的O(k(n-k)2)。
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分类数据和数值数据的混合：K-prototype
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CLARA集群大型应用程序
它绘制数据集的多个样本，对每个样本应用PAM，并给出最佳的聚类作为输出。
优点：处理比PAM更大的数据集。
劣势：效率取决于样本量。
-如果样本被偏置，则基于样本的良好聚类不一定代表整个数据集的良好聚类
即将原来的所有样本划分为更小单元，即单个样本来进行PAM
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分层群聚
使用距离矩阵作为聚类准则。此方法不需要将群集k的数目作为输入，而是需要一个终止条件。
给定一组待聚类的项目和NxN距离(或相似度)矩阵，基本过程分层聚类是这样的：
- 首先，将每个项分配给它自己的集群，这样如果您有N个项，那么您现在就有N个集群，每个集群只包含一个项。
- 找到最接近(最相似)的集群，并将它们合并到一个集群中，这样现在就少了一个集群。
- 计算新集群和每个旧集群之间的距离（相似之处）。
- 重复步骤2和步骤3，直到所有项目聚集成一个大小为N的集群。
就像哈弗曼树得到的过程一样。
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DA用于通过距离度量来标识对象组之间的边界。
在方差分析中，自变量是分类变量，因变量是连续变量。
在判别分析中，自变量是连续变量，因变量是分类变量。
DA分析的前提：
- 样本量一定要比变量数大
- 正态分布，违反正态假设并不是“致命的”
- 方差/协方差的同质性，判别分析对方差协方差矩阵的异质性非常敏感。
离群值的影响：判别分析对离群点的包含非常敏感，因为这会加大方差，凡是加
大方差的操作对于DA分析都是致命打击。
非线性：如果其中一个自变量与另一个独立变量高度相关，或者一个是其他独立变量的函数(例如和)，那么矩阵就没有唯一的判别解。即没有鉴别函数能解决这个问题。
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判别分析与聚类
判别分析：
已知的类数量
基于训练集
用于对未来的观测进行分类
分类是监督学习的一种形式：Y =X1 + X2 + X3，即有target
聚类：
未知类数
无先验知识
用于理解(探索)数据
聚类是一种无监督学习形式：X1 + X2 + X3，即没有target
