机器学习中的聚类分析需要多久
聚类分析方法有什么好处？
聚类分析方法有什么好处？
聚类分析也称群分析或点群分析，它是研究多要素事物分类问题的数量方法，是一种新兴的多元统计方法，是当代分类学与多元分析的结合。其基本原理是，根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类。
聚类分析方法的特征
（1）、聚类分析简单、直观。
（2）、聚类分析主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解，选择最终的解需要研究者的主观判断和后续的分析。
（3）、不管实际数据中是否真正存在不同的类别，利用聚类分析都能得到分成若干类别的解。
（4）、聚类分析的解完全依赖于研究者所选择的聚类变量，增加或删除一些变量对最终的解都可能产生实质性的影响。
（5）、研究者在使用聚类分析时应特别注意可能影响结果的各个因素。
（6）、异常值和特殊的变量对聚类有较大影响，当分类变量的测量尺度不一致时，需要事先做标准化处理。
在聚类分析中，常用的聚类要素的数据处理方法有如下几种：
①、总和标准化
②、标准差标准化
③、极大值标准化
④、极差的标准化
经过这种标准化所得的新数据，各要素的极大值为1，极小值为0，其余的数值均在0与1之间。距离是事物之间差异性的测度，差异性越大，则相似性越小，所以距离是系统聚类分析的依据和基础。
系统聚类方法的步骤
（1）、对数据进行变换处理；（不是必须的，当数量级相差很大或指标变量具有不同单位时是必要的）
（2）、构造n个类，每个类只包含一个样本；?
（3）、计算n个样本两两间的距离；?
（4）、合并距离最近的两类为一新类；
（5）、计算新类与当前各类的距离，若类的个数等于1，转到6；否则回4；?
（6）、画聚类图；
（7）、决定类的个数，从而得出分类结果。
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恒星相似轨迹聚类方法？
(1)总结聚类分析、离群分析以及特征提取在巡天数据中的相关应用。综述了数据挖掘中聚类算法、离群分析的分类和原理以及常用的算法在天文学中的具体应用；总结了光谱数据的特征提取中PCA和线指数两种不同方法及其应用。
(2)研究以线指数为特征的恒星巡天数据的聚类。
对恒星巡天数据计算Lick线指数,以Lick线指数作为光谱特征,利用k均值算法对恒星巡天数据进行聚类。
实验结果表明,该方法能够快速有效的将物理相关性很强的数据聚集在一起,簇与簇之间有明显的相异性。
(3)研究基于线指数的恒星巡天数据离群分析。对聚类结果中的容量较小的簇以及均值谱比较特殊的簇进行离群分析,发现了发射线恒星、晚M型恒星以及贫金属星等稀少星体,证明了以线指数为特征的光谱数据聚类能够很好的将稀少的星体分离出来。