聚类算法的优缺点 聚类算法

好久不见，今天给各位带来的是聚类算法，文章中也会对聚类算法的优缺点进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

常见的几种聚类方法

1、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。

2、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，KN。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、从统计学的观点看，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。

4、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。

聚类的计算方法

1、传统的聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法(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，KN。

2、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。

3、这种方法的核心思想是先计算出聚类中心，再把所有的样本点按照就近原则，归到离自身最近的聚类中心所对应的类。最大最小是指在所有的最小距离中选取最大的。

4、在聚类中，主要的距离计算方法包括：最短距离法，最长距离法，中间距离法，重心法，离差平方和法及类平均距离法，这些距离的定法包括了前面介绍过的欧式距离、马氏距离、余弦相似性等。

5、层次聚类方法的典型算法分别是：凝聚的层次聚类：AGNES算法（AGglomerative NESting）：采用自底向上的策略。