K-Means和DBSCAN是两种不同的聚类算法,它们在很多方面存在明显的差异。下面将分别从适用场景、对数据特点的适应性、算法复杂度等方面对它们进行比较。 3.1适用场景 K-Means算法适用于簇形状近似于超球体的情况,对于密度不同、尺寸不同的簇效果较差。而DBSCAN算法适用于非凸簇、噪声点较多的情况,对于任意形状的簇效果...
在聚类算法中,K-Means和DBSCAN是两种具有代表性的算法。本文将从算法原理、优缺点、适用场景等方面对它们进行比较分析。 一、K-Means算法 K-Means算法是一种基于距离的聚类算法。它的基本思想是从数据集中选取k个初始聚类中心,不断迭代,把每个数据点归为距离最近的聚类中心所在的簇。K-Means算法的优点是计算简单、...
该算法的计算速度较快,但可能收敛于局部最优解。 DBSCAN算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n为数据的个数。该算法的计算速度也较快,并且能够发现任意形状的簇,对噪声点不敏感。 3.3对异常值的处理 K-Means算法对异常值比较敏感,因为它是基于距离的聚类算法,异常值可能导致簇的中心偏移。 DBSCAN算法对异常值不敏感...
9. K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇。 10. K均值算法的时间复杂度是O(m),而DBSCAN的时间复杂度是O(m^2),除非用于诸如低维欧几里得数据这样的特殊情况。 11. DBSCAN多次运行产生相同的结果,而K均值通常使用随机初始化质心,不会产生相同的结果。 12. DBSCAN自...
DBSCAN的算法是将所有点标记为核心点、边界点或噪声点,将任意两个距离小于eps的核心点归为同一个簇。任何与核心点足够近的边界点也放到与之相同的簇中。下面我们来使用R语言中的fpc包来对上面的例子实施密度聚类。其中eps参数设为0.6,即两个点之间距离小于0.6则归为一个簇,而阀值MinPts设为4。
本文将分为2个部分,1、常见算法比较 2、聚类技术的各种评估方法 本文作为第一部分将介绍和比较各种聚类算法: K-Means Affinity Propagation Agglomerative Clustering Mean Shift Clustering Bisecting K-Means DBSCAN OPTICS BIRCH 首先我们生成一些数据,后面将使用这些数据作为聚类技术的输入。