聚类分析有哪些类型(聚类分析有哪些形式)

聚类分析的类型

聚类分析是一种无监督的机器学习技术，用于将数据点分组到具有相似特征的类别中。聚类算法有很多种，每种算法都有其独特的优缺点。

分层聚类

基于距离:使用距离度量（如欧几里德距离或余弦相似性）来确定数据点之间的相似性。Cohesion:从每个数据点开始，逐渐合并最相似的聚类，直到达到所需的聚类数。Split:从包含所有数据点的聚类开始，逐步对其进行拆分，直到达到所需的聚类数。分区聚类

K- means:数据点被分配到k个聚类中，每个聚类的中心是该聚类中所有数据点的平均值。K-中心点:数据点被分配给k个聚类，每个聚类的中心是该聚类中所有数据点的质心（中值）。模糊C均值:允许数据点属于多个聚类，其成员由一个模糊值（0到1）表示。密度聚类

DBSCAN:数据点被分组到高密度区域中，这些区域由低密度区域分隔。光学:通过计算每个数据点及其邻居的密度，将数据点组织成层次结构。光谱聚类

基于图:数据点表示为图中的节点，并使用图论技术来识别聚类。拉普拉斯特征图:利用数据点的相似性矩阵构造一个拉普拉斯矩阵，然后分解特征以识别聚类。其他聚类算法

基于模型:使用统计模型（如高斯混合模型）对数据进行聚类。神经网络:使用神经网络架构来学习数据点之间的相似性。

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