聚類分析算法分爲哪幾類

聚類算法有 5 類：劃分方法（例如 k-means）、層次方法（例如 凝聚層次聚類）、基於密度的聚類方法（例如 dbscan）、基於網格的聚類方法（例如 birch）和基於模型的聚類方法（例如 混合高斯模型）。

聚類分析算法分類

聚類分析是一種無監督機器學習技術，旨在將數據點分組爲具有相似特徵的簇。根據算法處理數據的方式，聚類分析算法可分爲以下幾類：

1. 劃分方法

• k-means：將數據點分配到與之最相似質心的簇中，並根據簇成員更新質心。
• k-medoids：類似於 k-means，但使用簇中的實際數據點作爲質心。
• 層次聚類：通過合併或分割簇來生成層次結構的樹狀圖。

2. 層次方法

• 凝聚層次聚類：從個體數據點開始，逐步合併相似的簇。
• 分裂層次聚類：從所有數據點的單一簇開始，逐步分割簇。

3. 基於密度的聚類方法

• DBSCAN：識別具有足夠高密度的簇，並根據數據點之間的距離來定義鄰域。
• OPTICS：計算數據點的可達密度，並識別簇作爲密度高而穩定的區域。

4. 基於網格的聚類方法

• BIRCH：使用樹狀數據結構將數據點劃分爲網格，以便快速識別簇。
• STING：類似於 BIRCH，但使用空間索引來提高效率。

5. 基於模型的聚類方法

• 混合高斯模型：假設數據來自多個高斯分佈，並使用期望最大化算法來估計模型參數。
• Finite Mixture Model：類似於混合高斯模型，但可以假設數據來自非高斯分佈。

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