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聚類分析有哪幾種Apr 27, 2024 pm 06:06 PM

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)

聚類分析有哪幾種

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。

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