常見的六大聚類算法

發(fā)布時間：2025-08-21 | 來源：互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)載和整理

以下是常見的六大聚類算法：

1. K均值聚類算法：K均值聚類算法是一種基于距離度量的聚類方法，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)分為K個簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)彼此相似度較高，而不同簇之間的數(shù)據(jù)相似度較低。

2. 層次聚類算法：層次聚類算法是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的聚類方法，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)分為一系列層次結(jié)構(gòu)中的簇，每個簇都包含一個或多個數(shù)據(jù)點。層次聚類算法分為自上而下和自下而上兩種類型。

3. 密度聚類算法：密度聚類算法是一種基于密度的聚類方法，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)分為密度相似的簇。密度聚類算法通常需要設(shè)置參數(shù)（例如密度閾值）來確定簇的數(shù)量和大小。

4. 均值漂移聚類算法：均值漂移聚類算法是一種基于密度的聚類方法，其目標(biāo)是在密度高的區(qū)域中尋找數(shù)據(jù)點的聚集中心，并將其作為簇的中心點。均值漂移聚類算法通常需要設(shè)置參數(shù)（例如帶寬）來確定簇的數(shù)量和大小。

5. 譜聚類算法：譜聚類算法是一種基于圖論的聚類方法，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)分為一定數(shù)量的簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點之間的相似度較高，而不同簇之間的相似度較低。譜聚類算法通常需要計算數(shù)據(jù)點之間的相似度矩陣，并將其轉(zhuǎn)換為拉普拉斯矩陣進行聚類。

6. DBSCAN聚類算法：DBSCAN聚類算法是一種基于密度的聚類方法，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)分為一定數(shù)量的簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點相似度較高，而不同簇之間的相似度較低。DBSCAN聚類算法不需要預(yù)先設(shè)置簇的數(shù)量，而是通過密度閾值和鄰域半徑來確定簇的大小和數(shù)量。