压缩包包含四种聚类算法源代码及示例代码

资 源 简 介

压缩包包含四种聚类算法源代码及示例代码

详 情 说 明

聚类算法是机器学习中一种重要的无监督学习技术，广泛应用于数据分析、模式识别和异常检测等领域。通过将相似的数据点分组到同一类别中，聚类能够揭示数据内在的结构和规律。

常见的四种聚类算法可能包括：K-means、层次聚类、DBSCAN和GMM（高斯混合模型）。K-means适用于球形分布的数据，计算高效但需要预先指定簇的数量；层次聚类通过树状结构逐步合并或分裂簇，适合探索不同尺度下的数据关系；DBSCAN基于密度划分簇，能有效识别噪声和任意形状的簇；而GMM则利用概率模型拟合数据分布，适用于复杂的数据结构。

通过分析示例代码和源代码，可以深入理解不同算法的实现细节，如距离度量、簇中心更新规则或收敛条件等。实际应用时，需根据数据特性和业务需求选择合适的算法，并调整参数以达到最佳效果。