不同的聚类方法

资 源 简 介

不同的聚类方法

详 情 说 明

聚类分析是机器学习中重要的无监督学习方法，用于将数据分组到不同的簇中。常见的聚类方法主要分为基于层次的方法和基于划分的方法两大类。

基于层次的方法通过构建树状图来展示数据点之间的层次关系。单连接算法是一种典型的层次聚类方法，它通过计算点与点之间的最小距离来确定簇的合并顺序。这种算法对噪声数据较敏感，但能有效捕捉非球形簇结构。

相比之下，基于划分的方法如K-means，则通过迭代优化将数据划分为K个簇。K-means算法先随机选择初始中心点，然后不断优化簇分配和中心点位置，直至收敛。该算法计算高效，适用于大规模数据，但对初始中心敏感，且假设簇呈球形分布。

选择合适的聚类方法取决于数据特性和应用需求。层次聚类适合探索性分析，而K-means更适用于高效的大规模数据聚类。