适合用于数据聚类的分簇算法

资 源 简 介

适合用于数据聚类的分簇算法

详 情 说 明

数据聚类是机器学习中重要的无监督学习方法，其核心思想是将相似的数据点自动划分到同一个簇中，使簇内数据相似度高而簇间差异明显。

在众多分簇算法中，K-means是最经典且广泛使用的基于质心的算法。它通过迭代计算簇中心点并将数据分配到最近中心来实现聚类。K-means计算高效但需要预先指定簇数量，且对异常值敏感。

而DBSCAN作为基于密度的算法，能够发现任意形状的簇并自动识别噪声点。它通过定义邻域半径和最小点数来扩展簇，适合处理密度不均的数据，但参数选择对结果影响较大。

选择分簇算法时需考虑数据特征：若数据分布呈现球形且规模较大可选K-means；若存在噪声或簇形状复杂则DBSCAN更合适。实际应用中常通过轮廓系数等指标评估聚类质量，必要时可结合降维技术提升效果。