几个聚类方法简单总结

最新推荐文章于 2024-07-22 09:04:47 发布
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#聚类 #机器学习

本文总结了三种聚类方法：基于层级的聚类（如BIRCH）、基于划分的K-means以及基于密度的DBSCAN。K-means算法简单、收敛快，但对异常点敏感；DBSCAN则能处理密度不均匀的数据，但参数选择较为关键。层级聚类和K-means对噪声敏感，而DBSCAN可以识别异常点。

前言

对几类聚类方法的流程简单总结。

1. 基于层级的聚类（如BIRCH）

  1. 自底向上开始聚类，最开始将所有的样本点视为一个类。

  2. 计算不同类之间的相似度
    -single linkage：两个类中距离最短的两个点的距离。
    -complete linkage：两个类距离最远的两个点的距离。
    -average linkage: 两个类中样本点的平均距离。

  3. 合并两个距离最短的类。

  4. 重复2,3直到所有样本点合并为一个类，或者达到结束准则条件。

2. 基于划分的方法-Kmeans

思想：族内距离尽可能近，族间距离

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