聚类属于哪种学习方式

发布网友发布时间：2024-02-23 13:14

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热心网友时间：2024-03-14 14:43

聚类属于哪种学习方式如下：

聚类属于无监督。

最常见的无监督学习就是聚类分析，它可以在探索性数据分析阶段用于发现隐藏的模式或者对数据进行分组。其方法是将未标记的数据组织成类似的组，称为聚类，即集群是相似数据项的集合。聚类的主要目标是找到数据点的相似性，并将相似的数据点分到一个集群中。

聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。在数据挖掘中，聚类也是很重要的一个概念。传统的聚类分析计算方法主要有划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法五种。

许多聚类算法在小于200个数据对象的小数据集合上工作得很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据集合样本上进行聚类可能会导致有偏的结果。我们需要具有高度可伸缩性的聚类算法。

聚类的研究情况：

传统的聚类已经比较成功的解决了低维数据的聚类问题。但是由于实际应用中数据的复杂性，在处理许多问题时，现有的算法经常失效，特别是对于高维数据和大型数据的情况。因为传统聚类方法在高维数据集中进行聚类时，主要遇到两个问题。

高维数据集中存在大量无关的属性使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零；高维空间中数据较低维空间中数据分布要稀疏，其中数据间距离几乎相等是普遍现象，而传统聚类方法是基于距离进行聚类的，因此在高维空间中无法基于距离来构建簇。

高维聚类分析已成为聚类分析的一个重要研究方向。同时高维数据聚类也是聚类技术的难点。随着技术的进步使得数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，如各种类型的贸易交易数据、基因表达数据等，它们的维度通常可以达到成百上千维，甚至更高。