几个聚类方法简单总结

前言

对几类聚类方法的流程简单总结。

• 各种聚类算法的系统介绍和比较
• 聚类方法：DBSCAN算法研究（1）–DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法
• DBScan的参数调节
• k-means的原理，优缺点以及改进
• DBSCAN聚类算法原理及其实现

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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。

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