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...
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...
1. K均值聚类 K均值聚类是最常见的聚类方法之一。它将数据集中的对象分成K个簇,每个簇的中心点称为质心。算法的过程是先随机选择K个质心,然后将每个对象分配到最近的质心所在的簇中,接着重新计算每个簇的质心,重复以上步骤直到质心不再改变或达到预设的迭代次数。 2. 层次聚类 层次聚类是一种自下而上或自上而...
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# 14.2 层次聚类# 聚合聚类算法 聚合聚类开始将每个样本各自分为一个类,之后将距离最近的两个类合并,建立一个新类,重复此操作直至满足停止条件,得到层次化...
3)层次聚类两种方法 (1)聚合聚类开始将每个样本各自分到一个类,之后将相距最近的两类合并,建立一个新的类,重复此操作直到满足停止条件。 (2)分裂聚类开始将所有样本分到一个类,之后将已有类中相距最远的样本分到两个新的类,重复此操作直到满足停止条件。
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...
层次聚类是一种树状聚类方法,它通过不断合并最相似的簇来构建聚类树。这种方法不需要事先指定聚类个数,且对初始值不敏感,但计算复杂度较高,不适用于大规模数据集。 密度聚类是一种基于密度的聚类方法,它将高密度区域划分为簇,并能够发现任意形状的簇。该方法对噪声和离群点具有较好的鲁棒性,但对参数的选择较为...
1、K-means：K-means聚类是一种最常用的基于样本划分的聚类方法，它广泛应用于定性数据分析。它的基本思想是利用距离函数，将样本划分到离每个类别中心距离最近的类别中，从而实现对对象的分类。2、层次聚类：层次聚类是一种从上到下的过程，层次聚类分为两个主要步骤：分裂和合并。分裂的过程是将每个簇中的点拆分...
四种聚类算法试验 聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同类数据尽量分离。主要的聚类算法可以划分为如下几类:划分方法、层次方法、基于密度的方...