在聚类算法中,常见的分类有层次聚类、K均值聚类、密度聚类和谱聚类等。 1.层次聚类 层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法,它的基本思想是通过一系列的合并或分裂操作,将数据集中的对象分成一些不同的组。层次聚类分为凝聚型和分裂型两种。 凝聚型层次聚类是从下向上的聚类方法,它首先将每个对象看作一个...
1.基于原型的聚类算法:该类算法通过定义中心或原型来刻画聚类,将数据点分配到距离最近的原型所在的类别中。常见的算法包括K-Means、K-Medoids等。 2.基于分层的聚类算法:该类算法通过逐层合并或分裂聚类来达到聚类的目的。常见的算法包括层次聚类、BIRCH等。 3.基于密度的聚类算法:该类算法通过寻找高密度区域来刻画...
这种方法包括以下几个子分类: 1. K-means 算法 K-means 算法是最常用的基于距离的聚类算法之一。它通过不断地调整簇心位置来最小化每个数据点与其所属簇心之间的距离平方和,从而实现对数据集进行聚类。 2. 层次聚类算法 层次聚类算法可以分为两种:自上而下(divisive)和自下而上(agglomerative)。自上而下层次...
第一种是凝聚的层次聚类算法，它首先把每个数据点看作是一个聚类，然后以一种自底向上的方式通过不断地选择最近邻居聚类对的合并操作，最终可以构造出一 棵代表着该数据集聚类结构的层次树。第二种是分裂的层次聚类算法，它首先把所有的数据点看作是一个聚类，然后以一种以自顶向下的方式通 过不断地选择最松散...
聚类算法相当的多,但是分类却比较好理解,如下所示。 上图是常见的聚类算法分类,序号的意义是从常用到不常用进行排序,最常见的是基于划分的聚类算法,而最冷僻的是基于混合的聚类算法。(该内容参考中南大学邓敏老师的相关论文和著作)。 如果要把所有算法都秀一遍过去,估计得讲上十几二十章的,所以我这里在每个类别里面...
k-modes:分类属性型数据的采用的聚类算法,采用差异度来代替k-means算法中的距离 k-medians:它到其他所有(当前cluster中的)点的距离之和最小——作为中心点 Agglomerative:自底向上,层次聚类 Divisive: 自顶向下,层次聚类 DBSCAN: GMM:对于每个类假定一个分布模型,试图找到每个类最好的模型 ...
一、原型聚类 1.k均值聚类(k-means聚类) 其算法流程如下; 下面我们对西瓜数据进行分析,和举例,让我们比较容易的理解K-means聚类算法; 2.学习向量化 算法思想如下: 3.高斯混合聚类 下面还是一个列子:说实话前面一连串的理论知识也没很看懂。迷迷糊糊,列子还是很清楚的。
聚类算法有很多,不同聚类算法,特性不一样,使用场景不一样,根据算法思想可分为以下几类: 1.基于划分方法 k-means,k-modes, k-prototypes, k-medoids, CLARA, CLARANS,PCM 2.基于层次方法 chameleon, BIRCH, SBAC, ROCK,CURE,BUBBLE,BUBBLE-FM 3.基于密度方法 ...
聚类算法的分类有：1、划分法 划分法(partitioning methods)，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K小于N。而且这K个分组满足下列条件：（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊...
二、聚类算法的分类 1.基于划分 1.1基本思想 基于划分的方法:其原理简单来说就是,想象你有一堆散点需要聚类,想要的聚类效果就是“类内的点都足够近,类间的点都足够远”。首先你要确定这堆散点最后聚成几类,然后挑选几个点作为初始中心点,再然后给数据点做迭代重置(iterative relocation),直到最后到达“类内的...