聚类算法有哪几种?
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发布时间：2022-04-27 07:11
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时间：2022-04-08 02:34
聚类分析计算方法主要有： 层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
其流程如下：
(1)从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;
(2)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;
(3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象);
(4)循环(2)、(3)直到每个聚类不再发生变化为止(标准测量函数收敛)。
优点： 本算法确定的K个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。
缺点：
1. K 是事先给定的，但非常难以选定;
2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
聚类算法有哪些
聚类算法有以下几种：一、层次聚类算法 这是一种通过将数据对象不断聚合成层次关系的方法。在算法运行过程中，基于相似度将最接近的对象进行合并，形成一个新的簇，并继续寻找下一个最接近的对象进行合并，直到满足某种终止条件。这种算法适用于大规模数据集，但计算成本较高。二、划分聚类算法 划分聚类算...
聚类算法有哪几种?
聚类分析计算方法主要有： 层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个...
典型的聚类算法有哪些,并简述K-means算法的原理及不足?
层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。密度聚类算法：通过给定密度阈值来确定簇，相对稠密的区域被视为簇的中心点，较稀疏的区域则被视为噪声。基于概率模型的聚类算法：使用统计学方法，利用概率分布模型来描述数据，并通过最大化似然函数来确定簇。谱...
聚类算法有哪几种
聚类算法有K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法、Clara算法、Mean-Shift聚类算法五种。1、K-MEANS算法：接受输入量k，然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象...
聚类算法有哪些分类
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...
常用的聚类方法有哪几种??
聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。1、划分法，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<N。2、层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。3、基于密度的方法，基于...
什么是聚类分析聚类算法有哪几种
分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、 分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k均值、k中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如 SPSS、 SAS等。
matlab统计与机器学习工具箱中的7种聚类算法
谱聚类（Spectral Clustering），基于图的聚类方法，能够发现数据中任意形状的聚类，利用低维表示进行更易分割的聚类。每种算法都有其独特的适用场景和特点，用户可以根据数据的特性以及研究目标来选择合适的聚类方法。在matlab中，诸如***clusterdata***、***kmeans***、***dbscan***、***fitgmdist*...
聚类是什么意思
聚类技术广泛应用于数据挖掘、机器学习等多个领域，常见的算法如K-均值、DBSCAN等正在不断发展和应用中。分类与聚类的主要区别在于，分类是预设类别并进行标签分配，如按图书类别分类，而聚类则是通过自动分析找出潜在的类别结构。分类需要训练数据集和分类器，如特征向量和类别标记，而聚类则无需这些预设信息...
什么是层次聚类?层次聚类有哪些算法?
层次聚类方法的典型算法分别是：1、凝聚的层次聚类：AGNES算法（AGglomerative NESting）：采用自底向上的策略。最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步一步合并， 两个簇间的距离可以由这两个不同簇中距离最近的数据点的相似度来确定；聚类的合并过程反复进行直到所有的对象满足簇数目。
