四种聚类方法之比较

最新推荐文章于 2025-07-06 01:51:59 发布
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#算法 #transactions #matlab #数据挖掘 #数据库 #网络

本文对比分析了k-means、层次聚类、SOM和FCM四种聚类算法。实验表明，针对IRIS数据集，FCM和k-means算法在准确性上表现优秀，而层次聚类准确度最低，SOM耗时最长。聚类算法的选择取决于数据类型和目的，每种方法都有其优缺点。

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摘  要: 介绍了较为常见的k-means、层次聚类、SOM、FCM等四种聚类算法，阐述了各自的原理和使用步骤，利用国际通用测试数据集IRIS对这些算法进行了验证和比较。结果显示对该测试类型数据，FCM和k-means都具有较高的准确度，层次聚类准确度最差，而SOM则耗时最长。
关键词: 聚类算法；k-means；层次聚类；SOM；FCM

    聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。
　聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数

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聚类算法性能对比：K-means vs DBSCAN vs 层次聚类
AI智能探索者的博客
06-01 1112
聚类的本质是“物以类聚”：从无标签数据中发现隐含的分组规律。本文聚焦三种最常用的聚类算法——K-means（最经典）、DBSCAN（抗噪声）、层次聚类（可视化强），通过原理拆解、代码实战、场景对比，帮你解决“选哪个”的核心问题。本文将按“原理→对比→实战→选型”的逻辑展开：先通过生活化故事讲清每个算法的核心思想，再用数学公式和代码揭示细节，最后通过真实数据集实战对比效果，最终总结选型指南。核心点（Core Point）
数据分析方法-聚类算法
花与花
12-30 4073
文章目录一、定义二、聚类、分类区别分类聚类常用算法 一、定义 聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。数据之间的相似性是通过定义一个距离或者相似性系数来判别的。 二、聚类、分类区别分类 分类 聚类 是一种有监督式的学习过程 是一种无监督式的学...
K-Means聚类和层次聚类
数智笔记
01-30 4215
时，我们通常会先对数据集进行聚类。这涉及将聚类算法应用于将数据分组为两个或三个独立的群组。一旦我们有了这些群组，我们就可以对每个群组应用。
聚类分析中的常用方法详解
最新发布
DuHz的博客
07-06 1659
聚类分析（Clustering Analysis）是一种无监督学习方法，旨在将一组对象根据其特征相似性分组成若干个簇（Cluster）。同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象则具有较大的差异性。聚类分析广泛应用于数据挖掘、图像处理、市场细分、社交网络分析等领域。上述Python代码实现了聚类分析中的最大似然估计（MLE）方法，用于从混合信号中分离出独立的源信号。最大似然估计（MLE）法作为独立成分分析（ICA）中的一种重要参数估计方法，通过构建并最大化似然函数，实现独立成分的分离。
机器学习之层次聚类与K-Means
m0_69435474的博客
05-04 3442
介绍了常用聚类算法中的K均值与层次聚类法的基本原理及步骤，且利用sklearn实现聚类算法及可视化聚类结果。
机器学习算法系列（六）：聚类算法（K-means,K-medoids,层次聚类）
拙能胜巧
07-10 2545
一：聚类算法介绍 在无监督算法中，用于训练的数据不需要标签。聚类算法就属于无监督算法的一种。聚类算法可以分为两大类： 分割型聚类（每个样本点只能在一个类别中） k-means/k-medoids聚类 层次型聚类 树状的数据结构，每一层是一种分类方法。 二：聚类算法的应用 图像压缩 相近的样本在一个类别中，距离较远的样本在不同类别中。每个类别中只存储一个代表样本。 图像分割 ...
spss聚类分析_SPSS聚类分析对比：2种聚类方法哪个更好用？
weixin_39581739的博客
11-22 7587
-点击上方“中国统计网”订阅我吧！-聚类分析是将物理或者抽象对象的集合分成相似的对象类的过程。本次实验我将对同一批数据做两种不同的类型的聚类；它们分别是系统聚类和K-mean 聚类。其中系统聚类的聚类方法也采用3种不同方法，来考察对比它们之间的优劣。由于没有样本数据，因此不能根据其数据做判别分析。评价标准主要是观察各聚 类方法的所得到的类组间距离和组内聚类的大小。分析数据依然采用线性回...
birch, Kmeans ，Kmeans，KNN四种聚类算法对二维坐标聚类分析代码_ birch二维坐标空间聚类
06-13
使用这四种算法对这些数据进行聚类分析，可以比较不同算法的效果，理解它们在处理不同类型数据时的优缺点。说明.txt文件可能提供了有关如何运行和解释这些代码的指南。 总的来说，这个项目提供了一个实践平台，帮助...
四种聚类算法实现对控制图时间序列的聚类
07-01
主要针对控制图时间序列数据集的聚类任务，使用了基于划分的（K-Means）、基于层次的（AGNES）、基于密度的（DBSCAN）以及基于图的（spectral clustering）聚类方法，最后可视化结果，用Jupyter Notebook编写...
四种聚类算法对二维坐标聚类分析.rar
01-13
通过运行这些代码，你可以理解不同算法如何处理相同数据，以及在实际应用中如何选择合适的聚类方法。 总之，聚类分析对于理解和组织数据至关重要，不同的算法有不同的优势和适用场景。通过对比BIRCH、K-means、K-...
对于Kmeans的聚类信息提取处理
zhmjunjun的博客
05-14 4289
因为网上有很多关于Kmeans现成代码，这里主要讲，如何对聚类信息进行提取（我前面博客给出过Kmeans的代码/matble）我主要做的是子图分离，先通过Kmeans方法，分离出k个子图，要对子图进行图构建，就需要知道，每个聚类块里面所包含的具体信息。其中用到胞元进行矩阵存储，下面也会举例胞元循环中的变化1： 首先 label=Kmeans（fea，k）    %label是每一个样本对应的聚类号...
聚类分析-K-means、层次聚类、DBSCAN、簇评估
Norah2
03-03 5314
介绍了聚类分析的基本概念、K-means聚类、二分K均值聚类、层次聚类、DBSCAN聚类、簇评估等内容。在必要处对各个算法的算法步骤、公式、优缺点、简单示例、时间复杂性、空间复杂性做了描述。其中还归纳了聚类类型、簇类型、相似性度量方法、邻近性矩阵、SSR、凝聚度和分离度、轮廓系数等内容做了简述。
【聚类算法解析系列02】经典聚类算法（上）——K-Means与层次聚类
熵数实验室
03-24 2390
K-Means与层次聚类，这两个诞生于1960年代的算法，至今仍是工业界使用率最高的聚类工具。{\mathbf{x}_i \in C_k} \mathbf{x}_i ) 是簇中心。准确区分良性（簇1）、原位癌（簇2）、转移灶（簇3），AUC达0.92。通过简单规则迭代逼近最优解，印证了"复杂源于简单"的混沌理论。在社交网络数据上，社区发现F1-score达到0.91。树状结构揭示的数据层次关系，启发了知识图谱的构建方法。在CIFAR-100数据集上，分类准确率提升12%。其中，( \mathbf{\mu}
四类clustering方法比较
林学森的技术专栏
11-19 7485
<br />摘  要: 介绍了较为常见的k-means、层次聚类、SOM、FCM等四种聚类算法，阐述了各自的原理和使用步骤，利用国际通用测试数据集IRIS对这些算法进行了验证和比较。结果显示对该测试类型数据，FCM和k-means都具有较高的准确度，层次聚类准确度最差，而SOM则耗时最长。<br />关键词: 聚类算法；k-means；层次聚类；SOM；FCM<br />    聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得
各种聚类算法的介绍和比较
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abc200941410128的博客
11-15 13万+
一、简要介绍1、聚类概念聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。 2、聚类和分类的区别聚类技术通常又被称为无监督学习，因为与监督学习不同，在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。 Clustering (聚类)，
四种聚类方法的比较
weixin_34290096的博客
12-30 2671
聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的...
聚类方法对比
qq_42046837的博客
05-14 2803
聚类方法之间的对比和简单介绍
模型系列：聚类_五个聚类算法比较综述
数智笔记
12-26 2219
聚类是最常用的无监督学习形式之一。它可以自动发现数据中的自然分组。聚类对于探索你对其一无所知的数据尤其有用。你可能会发现你从未想过的联系。聚类还可以作为一种特征工程的方法，可以将现有和新的示例映射和标记为属于数据中已识别的聚类之一。一些典型的实际应用包括欺诈检测、图书馆中的图书分类或市场营销中的客户细分。
控制图时间序列数据的四种聚类算法比较与实现
谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过数据点之间的相似性构建一个亲和矩阵，然后在该矩阵基础上计算得到拉普拉斯矩阵，之后对拉普拉斯矩阵进行特征分解，最后使用其特征向量作为新的数据点进行传统的聚类算法（如K-...
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