hierichal，kmeans，em

资 源 简 介

hierichal，kmeans，em

详 情 说 明

本文介绍三种经典的聚类算法：层次聚类（Hierarchical Clustering）、K均值（K-means）和期望最大化（EM）算法。这些算法在无监督学习中广泛应用，适合不同的数据分布和业务需求。

层次聚类 层次聚类通过构建树状结构（树状图）来展示数据点之间的层次关系，分为凝聚式（自底向上）和分裂式（自顶向下）两种策略。凝聚式方法先将每个样本视为独立簇，然后逐步合并相似簇，直到所有数据点聚为一类或满足终止条件。分裂式方法则相反，从完整数据集开始递归划分。该算法无需预先指定簇的数量，但计算复杂度较高，适合小规模数据集。

K均值 K均值是一种基于距离的划分方法，需要预先指定簇的数量K。算法通过迭代优化以下步骤：随机初始化K个中心点，将每个样本分配到最近的中心点所属簇，随后重新计算簇中心。重复这一过程直至中心点不再显著变化或达到最大迭代次数。K均值高效且适用于大规模数据，但对初始中心敏感，可能收敛到局部最优解。

EM算法（期望最大化） EM算法通过概率模型处理聚类问题，假设数据服从混合分布（如高斯混合模型）。其核心步骤包括： E步（期望）：基于当前参数计算样本属于各簇的后验概率。 M步（最大化）：更新模型参数以最大化对数似然函数。 EM算法能捕捉复杂的数据结构，但对初始值敏感且可能收敛较慢。

适用场景对比 层次聚类：适合探索性分析，需直观展示聚类层次。 K均值：适用于凸形分布、快速划分的场景。 EM算法：处理非凸分布或需概率解释的任务，如图像分割。

这些算法可单独使用，也可结合领域知识调整参数或与其他技术（如降维）配合，以提升聚类效果。