聚類分析有五種主要類型:層次聚類(基於距離)劃分聚類(k-均值、k-中心點、模糊c均值)密度聚類(DBSCAN、OPTICS)譜聚類(拉普拉斯特徵圖)其他聚類演算法(基於模型、神經網路)
聚類分析的類型
聚類分析是一種無監督機器學習技術,用於將資料點分組到具有相似特徵的類別中。聚類演算法有多種,每種演算法都有其獨特的優點和缺點。
層次聚類
- 基於距離:使用距離測量(如歐氏距離或餘弦相似度)來確定資料點之間的相似度。
- 凝聚:從每個資料點開始,並逐漸合併最相似的簇,直到達到所需的簇數。
- 分裂:從一個包含所有資料點的簇開始,並逐漸將其拆分,直到達到所需的簇數。
分割聚類
- k-平均值:將資料點指派給k個簇,每個簇的中心是簇中所有資料點的平均值。
- k-中心點:將資料點指派給k個簇,每個簇的中心是簇中所有資料點的質心(中位數)。
- 模糊c平均值:允許資料點屬於多個簇,其成員資格由一個模糊值(0 到 1)表示。
密度聚類
- DBSCAN:將資料點分組到高密度區域,並且這些區域之間由低密度區域分隔。
- OPTICS:透過計算每個資料點及其鄰居的密度,將資料點組織成一個層次結構。
譜聚類
- 基於圖:將資料點表示為圖中的節點,並使用圖論技術來識別簇。
- 拉普拉斯特徵圖:利用資料點的相似度矩陣建構一個拉普拉斯矩陣,然後進行特徵分解以識別簇。
其他聚類演算法
- #基於模型:使用統計模型(如高斯混合模型)對資料進行聚類。
- 神經網路:使用神經網路架構來學習資料點之間的相似性。
以上是聚類分析有哪幾種的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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