属于同一聚类的数据点在某些方面是相似的,而属于不同聚类的数据项是不相似的。K-means和DBScan(基于密度的带噪声的空间聚类应用)是无监督机器学习中最流行的两种聚类算法。 1. K-means聚类: K-means是一种基于中心点或分区的聚类算法。该算法将样本空间中的所有点划分为K个相似性组。相似性通常用欧几里得距离(Euc...
区别: 原理:K-means是基于距离的划分聚类算法,通过最小化数据点与聚类中心之间的平方误差来进行聚类。DBSCAN是基于密度的聚类算法,通过将密度相连接的数据点进行聚类来识别任意形状的聚类簇。 聚类数量:K-means需要事先指定聚类簇的数量,而DBSCAN可以自动识别不同密度的聚类簇,因此对于密度不均匀的数据集,DBSCAN更加适用。
聚类是无监督机器学习中的一种技术,它根据数据集中数据点可用信息的相似性将数据点分组到集群中。属于同一簇的数据点在某些方面彼此相似,而属于不同簇的数据项不同。 K-means和DBScan (基于密度的应用程序空间聚类与噪声)是无监督机器学习中最流行的两种聚类算法。 1. K-Means 聚类: K-means 是一种基于质心或...