聚類算法的公式

2025-08-26

聚類的定義 聚類就是對大量未知標注的數(shù)據(jù)集，按數(shù)據(jù)的內(nèi)在相似性將數(shù)據(jù)集劃分為多個類別，使類別內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較大而類別間的數(shù)據(jù)相似度較小。聚類算法是無監(jiān)督的算法。 常見的相似度計算方法 閔可夫斯基距離Minkowski/歐式距離 在上述的計算中，當p=1時，則是計算絕對值距離，通常叫做曼哈頓距離，當p=2時，表述的是歐式距離。 杰卡德相似系數(shù)(Jaccard)...

常見的六大聚類算法

2025-08-21

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...