聚类的划分

Mr贾

于 2018-05-05 17:21:25 发布

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分类专栏： Machine Learning

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本文介绍了常见的聚类算法，包括基于划分的聚类如K-means、基于层次的聚类如AGNES、基于密度的聚类如DBSCAN、基于网格的方法如STING以及基于模型的聚类如EM算法。这些算法广泛应用于数据挖掘、机器学习等领域。

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1. 基于划分的聚类:K-means，k-medoids，CLARANS。
2. 基于层次的聚类：AGNES（自底向上），DIANA（自上向下）。
3. 基于密度的聚类：DBSACN，OPTICS，BIRCH(CF-Tree)，CURE。
4. 基于网格的方法：STING，WaveCluster。
5. 基于模型的聚类：EM,SOM，COBWEB。