（2）聚类算法

已于 2022-09-16 10:07:11 修改
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文章标签： 聚类 算法 机器学习
于 2022-09-06 23:28:20 首次发布
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本文详细介绍了四种聚类算法：K-Means聚类，适用于圆形簇；层次聚类，通过平均链接方法连接紧密的数据点；DBSCAN，基于密度的聚类算法，对噪声不敏感并能发现任意形状簇；以及高斯混合聚类（GMM），能拟合出任意形状的数据分布，优化了k-means的局限性。

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聚类算法原理

一、K-Means聚类    （聚类出来是圆形）

算法步骤：

  1. 首先我们设定K的值，聚成K个类，并随机初始化它们各自的中心点。

中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。

(2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近，就划分到哪一类中。

(3) 重新计算每一类的中心点，作为新的中心点。 （新的中心点是用均值（平均数）来计算的）

(4) 重复以上步骤，直到每一类中心
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