多类别数据的聚类

资 源 简 介

多类别数据的聚类

详 情 说 明

在多类别数据聚类任务中，选择合适的算法对于数据的有效分类至关重要。K-means、混合高斯模型（GMM）和层次聚类是三种常用的方法，各自具有不同的适用场景和优缺点。

K-means 是一种基于距离的聚类算法，通过不断迭代优化簇的中心点来划分数据。它的计算效率高，适合处理大规模数据集。然而，K-means假设簇呈球形分布，对于非球形数据或不同密度的簇可能效果不佳。

混合高斯模型（GMM） 则采用概率模型，假设数据由多个高斯分布混合而成。相较于K-means，GMM可以识别更复杂的簇结构，例如椭圆形或不规则形状的簇。GMM适用于数据分布未知或需要软聚类（即每个数据点属于多个簇的概率）的情况。

层次聚类 通过构建树状结构（即树状图）来展现数据的层次关系，可分为自底向上（聚合）和自顶向下（分裂）两种方式。层次聚类无需预先指定簇的数量，适合探索性数据分析。不过，其计算复杂度较高，不适合大规模数据集。

在实际应用中，选择哪种算法取决于数据的特性以及分析需求。K-means适用于快速划分，GMM适合复杂数据分布，而层次聚类则有助于理解数据结构的层次关系。实验报告应包含算法的参数调优、评估指标（如轮廓系数或戴维森堡丁指数）以及可视化结果，以便直观比较不同方法的聚类效果。