聚类分析算法分为哪几类

聚类算法有 5 类：划分方法（例如 k-means）、层次方法（例如 凝聚层次聚类）、基于密度的聚类方法（例如 dbscan）、基于网格的聚类方法（例如 birch）和基于模型的聚类方法（例如 混合高斯模型）。

聚类分析算法分类

聚类分析是一种无监督机器学习技术，旨在将数据点分组为具有相似特征的簇。根据算法处理数据的方式，聚类分析算法可分为以下几类：

1. 划分方法

• k-means：将数据点分配到与之最相似质心的簇中，并根据簇成员更新质心。
• k-medoids：类似于 k-means，但使用簇中的实际数据点作为质心。
• 层次聚类：通过合并或分割簇来生成层次结构的树状图。

2. 层次方法

• 凝聚层次聚类：从个体数据点开始，逐步合并相似的簇。
• 分裂层次聚类：从所有数据点的单一簇开始，逐步分割簇。

3. 基于密度的聚类方法

• DBSCAN：识别具有足够高密度的簇，并根据数据点之间的距离来定义邻域。
• OPTICS：计算数据点的可达密度，并识别簇作为密度高而稳定的区域。

4. 基于网格的聚类方法

• BIRCH：使用树状数据结构将数据点划分为网格，以便快速识别簇。
• STING：类似于 BIRCH，但使用空间索引来提高效率。

5. 基于模型的聚类方法

• 混合高斯模型：假设数据来自多个高斯分布，并使用期望最大化算法来估计模型参数。
• Finite Mixture Model：类似于混合高斯模型，但可以假设数据来自非高斯分布。

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