【聚类&&分类算法】聚类算法和分类算法总结

 

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，该算法只能处理数值型数据
k-modes：	K-Means算法的扩展，采用简单匹配方法来度量分类型数据的相似度
k-prototypes：	结合了K-Means和K-Modes两种算法，能够处理混合型数据
k-medoids：	在迭代过程中选择簇中的某点作为聚点，PAM是典型的k-medoids算法
CLARA：	CLARA算法在PAM的基础上采用了抽样技术，能够处理大规模数据
CLARANS：	CLARANS算法融合了PAM和CLARA两者的优点，是第一个用于空间数据库的聚类算法
Focused CLARAN：	采用了空间索引技术提高了CLARANS算法的效率
PCM：	模糊集合理论引入聚类分析中并提出了PCM模糊聚类算法

基于层次聚类算法：

CURE：	采用抽样技术先对数据集D随机抽取样本，再采用分区技术对样本进行分区，然后对每个分区局部聚类，最后对局部聚类进行全局聚类
ROCK：	也采用了随机抽样技术，该算法在计算两个对象的相似度时，同时考虑了周围对象的影响
CHEMALOEN（变色龙算法）：	首先由数据集构造成一个K-最近邻图Gk ,再通过一个图的划分算法将图Gk 划分成大量的子图,每个子图代表一个初始子簇,最后用一个凝聚的层次聚类算法反复合并子簇，找到真正的结果簇
SBAC：	SBAC算法则在计算对象间相似度时，考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度，对于更能体现对象本质的属性赋予较高的权值
BIRCH：	BIRCH算法利用树结构对数据集进行处理，叶结点存储一个聚类，用中心和半径表示，顺序处理每一个对象，并把它划分到距离最近的结点，该算法也可以作为其他聚类算法的预处理过程
BUBBLE：	BUBBLE算法则把BIRCH算法的中心和半径概念推广到普通的距离空间
BUBBLE-FM：	BUBBLE-FM算法通过减少距离的计算次数，提高了BUBBLE算法的效率

基于密度聚类算法：

DBSCAN：

DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法，该算法采用空间索引技术来搜索对象的邻域，引入了“核心对象”和“密度可达”等概念，从核心对象出发