聚类算法的分类

最新推荐文章于 2022-03-22 10:39:16 发布
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博客主要围绕聚类算法的分类展开，但具体内容缺失。聚类算法在数据挖掘等信息技术领域有重要应用，对其分类的研究有助于更好地理解和运用这些算法。

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单链聚类算法_各种聚类算法（原理+代码+对比分析）最全总结
weixin_29188043的博客
01-12 2317
序言还是要持续总结，持续积累。一、聚类的目标使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。二、聚类算法分类1.基于划分给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K特点：计算量大。很适合发现中小规模的数据库中小规模的数据库中的球状簇。算法：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法2.基于层次对给定的数据集进行层次似的...
聚类算法：K-means聚类与系统（层次）聚类SPSS操作
yanyanwenmeng的博客
04-29 2万+
1. 聚类模型的概念 “物以类聚，人以群分”，所谓的聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。 聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测； 也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。 聚类和上一讲分类的区别：分类是已知类别的，聚类未知 2. K-means聚类算法（K均值） 2.1 步骤 指定需要划分的簇[cù]的个数K值（...
聚类算法、分类算法
あずにゃん梓喵的博客
08-09 1万+
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 6.1 聚类算法简介 1 认识聚类算法 使用不同的聚类准则，产生的聚类结果不同。 1.1 聚类算法在现实中的应用 用户画像，广告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别 基于位置信息的商业推送...
聚类算法的分类整理
健忘16的博客
08-05 6266
1、基于划分的聚类算法 基于划分的聚类算法 主要通过聚类中心的迭代重置，直到达到“簇内点足够近，簇间点足够远”的目标效果，完成样本集的最优化分。其算法优点是时间、空间复杂度低，可以处理大规模数据集。缺点包括容易陷入局部最优，对初始聚类中心的选取十分敏感，无法处理噪声和离群点，不能解决非凸数据等。其代表算法包括K-means、CLARANS和 CLARA。以 K-means 为例，算法流程为： 步骤 1：初始的类簇中心采用随机选择的方式选取，一般人为设定为 K 个； 步骤 2：对剩余对象，计算其与选取的
聚类算法分类及如何选择某类方法
guoyc439的博客
03-22 8548
聚类算法分类： (1)划分聚类算法:也称为基于距离的聚类算法，此类算法中，簇的数量是随机选择的或最初给定的。属于这一类的算法有K-Meansl，PAM，CLARANSI等。 K-means聚类算法的不足之处在于它要多次扫描数据库，此外，它只能找出球形的类，而不能发现任意形状的类。还有，初始质心K的选择对聚类结果有较大的影响，该算法对噪声很敏感。 划分方法具有线性复杂度，聚类的效率高的优点。然而，由于它要求输入数字k确定结果簇的个数，并且不适合于发现非凸面形状的簇，或者大小差别很大的簇，所以这些启发式聚
AP聚类算法和案例.rar_AP 聚类_AP聚类数据_AP聚类算法_三维分类_三维聚类
07-15
在提供的压缩包文件"AP聚类算法和案例"中，很可能是包含了AP聚类算法的实现代码和一个具体的三维数据点分类的示例。通过阅读和理解这个案例，你可以深入学习如何应用AP聚类算法来解决实际问题，包括如何计算数据点...
k均值聚类算法分类
03-15
K均值聚类算法，是一种广泛应用的数据挖掘技术，主要用于无监督学习中的数据分类。它通过迭代过程将数据集中的样本点分配到预设数量的类别中，使得每个类别的内部紧密度最大化，而类别间的距离最大化。本篇文章将...
DBSCAN聚类算法matlab代码
03-22
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，它能够发现任意形状的聚类，并且对噪声具有很好的处理能力。在MATLAB中实现DBSCAN，可以帮助我们更方便地...
聚类算法对同一个二维坐标数据集进行聚类分析
03-16
在数据分析和机器学习领域，聚类算法是一种无监督学习方法，用于发现数据集中的内在结构，将相似的数据分组到不同的簇中。本项目聚焦于四种常见的聚类算法：BIRCH（层次增量聚类）、K-Means、K-Means++以及K-Nearest...
matlab AP聚类算法.zip
10-06
- `iris.txt`：这是鸢尾花数据集，一个经典的数据集，常用于分类和聚类算法的演示。它包含了150个样本，每个样本有4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。使用AP算法对鸢尾花数据进行聚类，可以帮助...
数据挖掘 | 数据分析师都在看的聚类分析知识点总汇
lsxxx2011的专栏
03-27 2839
概 念聚类分析是按照个体的特征将他们分类，让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，不同类别之间具有较大的差异性。聚类分析属于无监督学习。聚类对象可以分...
聚类算法和分类算法总结
weixin_30522095的博客
09-21 2084
聚类算法总结 原文:http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html 聚类算法的种类： 基于划分聚类算法（partition clustering) k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点，该算法只能处...
聚类及聚类算法的分类
热门推荐
count_on_me的博客
08-29 7万+
一、聚类 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、聚类的目标 使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。 3、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...
常见聚类算法分类
Yan456jie的专栏
10-15 1万+
聚类划分： （1）划分聚类  k-means、k-medoids、k-modes、k-medians、kernel k-means （2）层次聚类  Agglomerative 、divisive、BIRCH、ROCK、Chameleon （3）密度聚类 DBSCAN、OPTICS （4）网格聚类  STING （5）模型聚类  GMM （6）图聚类  Spectral Cluste
聚类算法的种类介绍
zz2230633069的博客
10-05 2535
一、原型聚类：基于原型的聚类（prototype-based clustering），假设聚类结构能通过一组原型刻画。通常情况下，算法先对原型进行初始化，然后原型进行迭代更新求解。 1、k均值聚类算法（k-mean） 给定样本集D=，“k-mean”算法针对聚类所得簇划分C=的最小化平方误差： ...
四种聚类方法之比较
weixin_34409741的博客
02-09 3880
    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...
理论+股市数据实战，总结了五种常用聚类分析算法
Python数据之道
09-30 1万+
来源：数据STUDIO大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。基本思想物以类聚、人以群分常用于数据探索或挖掘前期没有先验经验做...
聚类算法有哪些？又是如何分类？
AIwenIPgeolocation的博客
01-17 2025
想要了解聚类算法并对其进行区别与比较的话，最好能把聚类的具体算法放到整个聚类分析的语境中理解。 聚类分析是一个较为严密的数据分析过程。从聚类对象数据源开始到得到聚类结果的知识存档，共有四个主要研究内容 聚类分析过程： 1984年，Aldenderfer等人提出了聚类分析的四大功能: 一是数据分类的进一步扩展; 二是对实体归类的概念性探索; 三是通过数据探索而生成假说; 四是一种基于实际数据集归类假说的测试方式。 在很多情况下，样本数据集并没有分类，即每一个数据样本都没有分类标签。一般而言，聚类指
点云聚类算法分类
最新发布
07-04
点云聚类算法可以根据其设计原理和适用场景进行分类。以下是常见的几种分类方式： ### 基于密度的聚类算法 这类算法通过计算数据点之间的密度来划分簇，能够发现任意形状的簇，并且对噪声具有较强的鲁棒性。主要代表包括： - **DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）**：定义邻域半径（ε）和邻域内最小点数（MinPts），核心点及其邻域内的点构成簇，而稀疏区域的点被标记为噪声。 - **OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）**：作为DBSCAN的扩展，引入可达距离的概念，通过构建可达距离图揭示更复杂的聚类结构[^2]。 ### 基于划分的聚类算法 该类算法通常需要预设簇的数量，通过优化目标函数将数据划分为多个子集。典型代表是： - **K-means**：指定初始质心后，迭代地将每个点分配到最近的质心所代表的簇，并更新质心，直到满足收敛条件。适用于大数据集，但对初始值敏感且只能生成球形簇[^4]。 ### 层次化聚类算法 这类方法通过构建树状结构表示数据点之间的嵌套关系，可以分为自底向上（聚合）和自顶向下（分裂）两种方式。层次化聚类提供更灵活的聚类粒度选择，但计算复杂度较高。 ### 基于网格的聚类算法 基于网格的方法将整个数据空间划分为有限数量的单元格（grid cells），然后对这些单元格进行处理以识别簇。这种方法的优点在于处理速度较快，适合大规模数据集。 ### 基于模型的聚类算法 此类算法假设数据是由某种概率模型生成的，例如高斯混合模型（GMM），并通过最大似然估计或贝叶斯推断等方法拟合模型参数，从而实现聚类。 ### 应用场景与特点对比 - **DBSCAN/OPTICS**：适合处理含有大量噪声和非球形结构的数据，如LiDAR点云中的物体检测[^3]。 - **K-means**：在数据分布均匀且簇数已知的情况下表现良好，常用于图像压缩、客户分群等领域。 - **层次化聚类**：当需要探索不同尺度下的聚类模式时较为适用，如生物信息学中的基因表达数据分析。 - **基于网格的算法**：特别适用于高维数据和实时系统，如自动驾驶中的环境感知模块。 综上所述，选择合适的点云聚类算法应综合考虑数据特性、计算资源以及具体应用场景的需求。 ```python # 示例：使用scikit-learn库实现简单的K-means聚类 from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 生成随机二维点云数据 np.random.seed(0) X = np.random.rand(100, 2) # 初始化KMeans对象并拟合数据 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 输出聚类结果标签 print("Cluster labels:", kmeans.labels_) ```
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