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聚类算法属于机器学习或数据挖掘领域内,范畴比较小,一般都算作机器学习的一部分或数据挖掘领域中的一类算法,可结合机器学习进行学习
聚类是数据挖掘中的概念,就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同类数据尽量分离。
层次化聚类算法, 又称树聚类算法,透过一种层次架构方式,反复将数据进行分裂或聚合。
划分式聚类算法,预先指定聚类数目或聚类中心,反复迭代逐步降低目标函数误差值直至收敛,得到最终结果。
基于模型的聚类算法, 为每簇假定了一个模型,寻找数据对给定模型的最佳拟合,同一”类“的数据属于同一种概率分布,即假设数据是根据潜在的概率分布生成的。
基于密度聚类算法,只要邻近区域的密度(对象或数据点的数目)超过某个阈值,就继续聚类
擅于解决不规则形状的聚类问题。-基于网格的聚类算法,基于网格的方法把对象空间量化为有限数目的单元,形成一个网格结构。
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