层次聚类:通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类,可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。 DBSCAN:一种基于密度的聚类算法,能够识别任意形状的簇,同时对噪声和离群点具有较好的鲁棒性。 谱聚类:使用数据的相似性矩阵来进行聚类,特别适用于复杂形状的数据集。 高斯混合模型:是一种基于概率模型的聚类方法...
(1)通过聚类得到的类或簇,本质是样本的子集 如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个类,或类的交集为空集---》该方法称为硬聚类 反之如果一个样本可以属于多个类,或类的交集不为空集那么该方法称为软聚类。 (2)类和簇的划分 给定正数T,dij为集合G中任意两个样本之间的距离,nG为样本个数 1.给定正数T,...
基于划分的聚类方法是一种自顶向下的方法,对于给定的 n 个数据对象的数据集 D,将数据对象组织成 k(k≤n) 个分区,其中,每个分区代表一个簇。图 2 就是基于划分的聚类方法的示意图。 图2 层次聚类算法示意 基于划分的聚类方法中,最经典的就是k-平均(k-means)算法和 k-中心(k-medoids)算法,很多算法都是由...
3)聚类算法很多,最常用的距离算法:层次聚类(hierarchical clustering)和k均值聚类(k-mean clustering)。 层次聚类又有聚合(自下而上)和分裂(自上而下)两种方法。 3.聚类的基本概念 1)相似度或距离 (1)聚类的核心概念是相似度(similarity)或距离(distance),有多种相似度或距离的定义。因为相似度直接影响聚类的结...
层次聚类能直观展示聚类层次关系。密度聚类对于发现高密度区域的簇很有效。基于模型的聚类可以处理混合类型的数据。K-Means 易于理解和实现。层次聚类不需要事先指定簇的数量。密度聚类可以排除噪声点的干扰。基于模型的聚类对数据的适应性较强。K-Means 通常收敛速度较快。层次聚类能提供详细的簇合并或分裂过程。密度聚...
聚类属于无监督学习中的一种方法,也是一种在许多领域中用于统计数据分析的常用技术。 一、K-均值聚类 K-Means可能是最知名的聚类算法,没有之一。并且该算法的代码很容易理解和实现!你可以通过看下面的插图来理解它。 1.首先,我们选择一些要使用的类/组,并随机初...
模型聚类是一种基于概率模型的聚类方法，它假设数据是由若干个概率分布生成的，并通过模型拟合来进行聚类。这种方法可以很好地处理数据中的噪声和缺失值，但对数据分布的假设较为苛刻。谱聚类是一种基于图论的聚类方法，它将数据点视为图中的节点，通过图的拉普拉斯矩阵来进行聚类。谱聚类能够发现任意形状的簇，且对...
通过聚类得到的类或簇,本质是样本的子集 硬聚类方法:一个聚类方法假定一个样本只能属于一个类,或类的交集为空集 软聚类方法:一个聚类方法假定一个样本可以属于多个类,或类的交集不为空集 类的特征可以通过不同角度来刻画,常用的特征有下面三种 14.1.3 类与类之间的距离# ...
层次聚类算法通常有两种主要的方法:凝聚(自底向上)和分裂(自顶向下)。具体则为凝聚层次聚类(Agglomerative Hierarchical Clustering)与分裂层次聚类(Divisive Hierarchical Clustering) 凝聚层次聚类从每个样本作为一个单独的簇开始,然后在每个步骤中合并最相似的簇,...