常用的聚类算法

资 源 简 介

常用的聚类算法

详 情 说 明

聚类是一种无监督学习技术，用于将相似的数据点分组在一起。在MATLAB平台上，有多种成熟的聚类算法可以用于粒子分类任务：

K-means算法 这是最经典的聚类方法，通过迭代计算将数据划分为K个簇。算法流程包括随机初始化质心、分配数据点到最近质心、重新计算质心位置等步骤。适用于球形分布的数据集。

层次聚类 构建树状的聚类层次结构，分为凝聚式和分裂式两种。可以通过设置距离阈值来控制聚类数量，适合探索性数据分析。

DBSCAN 基于密度的聚类算法，能发现任意形状的簇并识别噪声点。通过设置邻域半径和最小点数参数来控制聚类密度。

高斯混合模型(GMM) 采用概率模型进行聚类，假设数据来自多个高斯分布的混合。适用于椭球形分布的数据。

自组织映射(SOM) 神经网络方法，通过竞争学习将高维数据映射到低维空间，保持拓扑结构不变。

MATLAB提供了丰富的聚类工具函数，如kmeans、clusterdata、linkage等，可以方便地进行算法实现和效果评估。对于粒子分类任务，建议先进行数据可视化分析，根据分布特征选择合适的算法，并通过调整参数优化分类效果。