30、无监督聚类与多层人工神经网络的深入解析

无监督聚类与多层人工神经网络的深入解析

1. 无监督聚类分析概述

在数据处理中，无监督学习是探索数据隐藏结构和信息的重要手段。聚类分析作为无监督学习的重要分支，有三种常见算法，它们各自有独特的特点和应用场景。

1.1 聚类算法介绍

• k - 均值算法 ：这是一种基于原型的聚类方法。它根据指定数量的聚类中心，将数据样本聚成球形。由于聚类是无监督方法，没有真实标签来评估模型性能，所以使用如肘部法则或轮廓分析等内在性能指标来量化聚类质量。
• 凝聚层次聚类 ：这种方法不需要预先指定聚类的数量，聚类结果可以用树状图表示，有助于对结果进行解读。
• DBSCAN 算法 ：该算法基于局部密度对数据点进行分组，能够处理离群点并识别非球形形状。

1.2 聚类算法对比

算法名称	是否需指定聚类数	处理离群点能力	聚类形状	结果可视化
k - 均值	是	弱	球形	较难
凝聚层次聚类	否	一般 <