常用聚类算法有哪些?聚类算法和分类算法的区别
发布日期: 2023-07-06 14:02:45 来源: 中穆青年网

常用聚类算法有哪些?

1、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,

2、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、基于密度的方法,基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是:它不是基于各种各样的距离的,而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。

4、图论聚类方法解决的第一步是建立与问题相适应的图,图的节点对应于被分析数据的最小单元,图的边(或弧)对应于最小处理单元数据之间的相似性度量。

5、基于网格的方法,这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。

6、基于模型的方法,基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型,然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。

聚类算法和分类算法的区别

分类和聚类是两类不同的机器学习算法只。简单来说,分类就是给事物分配标签,聚类就是将相似的事物放在一起分类简单来说,就是根据文本的特征或属性,划分到已有的类别中。也就是说,这些类别是已知的,过对已知分类的数据进行训练和学习,找到这些不同类的特征,对粉类的数据进行分类。

聚类的理解更简单,就是你压根不知道数据会分为几类,通过聚类分析将数据或者说用户聚合成几个群体,那就是聚类了。聚类不需要对数据进行训练和学习。

关键词: 聚类算法 无监督算法 聚类算法和分类

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