聚类总结



聚类，就是将相似的事物聚集在一 起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程。

average-linkage算法比较稳定，可以大致地判断聚类数目，聚类效果也不错，在数据量比较小的时候可以使用。

K-means是最为常用的聚类方法之一，有着一个很关键的优点：快.
K-means迭代地进行两步操作。首先随机地给出k个中心的位置，然后把每个数据点归类到离它最近的中心，构造了k个cluster。把中心转移到得到的cluster内部的数据点的平均位置,再次构造新的k个cluster。这个过程中，中心点的位置不断地改变，构造出来的cluster的也在变化。通过多次的迭代，这k个中心最终会收敛并不再移动。

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