聚类分析有五种主要类型:层次聚类(基于距离)划分聚类(k-均值、k-中心点、模糊c均值)密度聚类(DBSCAN、OPTICS)谱聚类(拉普拉斯特征图)其他聚类算法(基于模型、神经网络)
聚类分析的类型
聚类分析是一种无监督机器学习技术,用于将数据点分组到具有相似特征的类别中。聚类算法有多种,每种算法都有其独特的优点和缺点。
层次聚类
- 基于距离:使用距离度量(如欧氏距离或余弦相似度)来确定数据点之间的相似度。
- 凝聚:从每个数据点开始,并逐渐合并最相似的簇,直到达到所需的簇数。
- 分裂:从一个包含所有数据点的簇开始,并逐渐将其拆分,直到达到所需的簇数。
划分聚类
- k-均值:将数据点分配给k个簇,每个簇的中心是簇中所有数据点的平均值。
- k-中心点:将数据点分配给k个簇,每个簇的中心是簇中所有数据点的质心(中值)。
- 模糊c均值:允许数据点属于多个簇,其成员资格由一个模糊值(0 到 1)表示。
密度聚类
- DBSCAN:将数据点分组到高密度区域,并且这些区域之间由低密度区域分隔。
- OPTICS:通过计算每个数据点及其邻居的密度,将数据点组织成一个层次结构。
谱聚类
- 基于图:将数据点表示为图中的节点,并使用图论技术来识别簇。
- 拉普拉斯特征图:利用数据点的相似度矩阵构造一个拉普拉斯矩阵,然后进行特征分解以识别簇。
其他聚类算法
- 基于模型:使用统计模型(如高斯混合模型)对数据进行聚类。
- 神经网络:使用神经网络架构来学习数据点之间的相似性。
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