k-means与DBSCAN的差异及优缺点 1. k-means算法的基本原理和特点 基本原理: k-means算法是一种基于划分的聚类算法,旨在将n个数据点划分为k个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似(即簇内方差最小),而不同簇之间的数据点差异尽可能大。算法通过迭代更新簇中心和簇成员来实现这一目标。 特点: 需要预先指定簇的数...
缺点:聚类的结果与参数有很大的关系;DBSCAN用固定参数识别聚类,但当聚类的稀疏程度不同时,相同的判定标准可能会破坏聚类的自然结构,即较稀的聚类会被划分为多个类或密度较大且离得较近的类会被合并成一个聚类。 3.4常见的算法及改进 DBSCAN对这两个参数的设置非常敏感。DBSCAN的扩展叫OPTICS(Ordering Points To Iden...
聚类算法介绍(K-means+DBSCAN+典型案例)算法思想：聚类 C l u s t e r a n a l y s i s 目录 01 什么是聚类 02 常见算法 03 典型的应用案例 什么是聚类？What is Clustering?
下图分别是K均值算法以及DBSCAN算法对一个数据集的聚类结果,可以看出相比于K均值算法,DBSCAN算法可以有任意形状的簇,并且找到了数据中的异常点(右图中的空心点)。在实际应用中应对MinPts以及eps这两个参数仔细加以调试,特别是eps在不同的数据集中变化较大,具有较大的调试难度。
K-Means聚类算法是一种常用的聚类算法,它将数据点分为K个簇,每个簇的中心点是其所有成员的平均值。K-Means算法的核心是迭代寻找最优的簇心位置,直到达到收敛状态。 K-Means算法的优点是简单易懂,计算速度较快,适用于大规模数据集。但是它也存在一些缺点,例如对于非球形簇的处理能力较差,容易受到初始簇心的选择影...
聚类是一种无监督学习任务。聚类的结果应该满足:“簇内相似度”高且“簇间相似度”低 原型聚类:k均值算法(k-means)、高斯混合聚类算法. 原型聚类算法假设聚类结构能够通过一组原型刻画,是最为常用的方法.此类算法首先初始化原型,然后对原型进行迭代更新求解。 密度聚类:DBSCAN 密度聚类假设聚类结构能够通过样本分布的...
聚类--KM、DBACSN,层次聚类 1. 聚类 1.1. DBSCAN 1.1.1. DBSCAN原理 1.1.2 粗糙伪代码 1.2K-means1.2.1K-Means原理 1.2.2K-means伪代码 1.3 层次聚类 1.3.1 层次聚类的原理 1.3.2如何确定如何取cluster? 1.3.3 层次聚类伪代码 1.4算法之间的优缺点 1.4.1K-means1.4.2 DBSCAN算法:基于密度的聚类 ...