各种聚类算法(原理+代码+对比分析)最全总结「建议收藏」

各种聚类算法(原理+代码+对比分析)最全总结「建议收藏」序言还是要持续总结,持续积累。一、聚类的目标使同一类对象的相似度尽可能地大;不同类对象之间的相似度尽可能地小。二、聚类算法分类1.基于划分给定一个有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。特点:计算量大。很适合发现中小规模的数据库中小规模的数据库中的球状簇。算法:K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法2….

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

序言

还是要持续总结,持续积累。


一、聚类的目标

使同一类对象的相似度尽可能地大;不同类对象之间的相似度尽可能地小。


二、聚类算法分类

1.基于划分

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。
特点:计算量大。很适合发现中小规模的数据库中小规模的数据库中的球状簇。
算法:K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法

2.基于层次

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。具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。
特点:较小的计算开销。然而这种技术不能更正错误的决定。
算法:BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法

3.基于密度

只要一个区域中的点的密度大过某个阈值,就把它加到与之相近的聚类中去。
特点:能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。
算法:DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法

4.基于网格

将数据空间划分成为有限个单元(cell)的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。
特点

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