聚类分析的方法有哪些(聚类分析的几种类型)

聚类分析方法

聚类分析是一种无监督学习技术，用于将数据点分组为具有相似特征的聚类。以下是常用的聚类分析方法:

1.k均值

K-Means是一种基于划分的聚类算法，将数据点分布到预先定义的k个簇中。该算法迭代地将数据点分配到最近的聚类中心，然后更新聚类中心，直到算法收敛。

2.分层聚类

分层聚类通过逐渐合并或拆分数据点来构建分层聚类。它生成一个名为树形图的图表，显示了集群的层次关系。

3.平均迁移聚类

平均偏移聚类是一种基于距离的聚类算法，它通过计算每个数据点与所有其他数据点之间的距离来确定聚类。它通过迭代合并最近的数据点来构建聚类。

4.沃德方法

Ward的方法是一种基于方差的聚类算法，通过最小化聚类中数据的方差来确定聚类。它通过迭代合并具有最小方差的数据点来构建聚类。

5.基于密度的噪声应用空间聚类

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它将数据空间中的高密度区域识别为聚类。它通过指定相邻数据点的最小数量(ε)和半径(minPts)来确定聚类。

6.光学

OPTICS是DBSCAN的扩展，它提供了集群结构的分层视图。它通过计算每个数据点和所有其他数据点之间的可达距离来生成可达图。

7.谱聚类

谱聚类是一种利用图论技术的聚类算法。它将数据表示为图，然后使用图的特征向量来确定聚类。

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