常见的六大聚类算法

常见的六大聚类算法

六大常见的聚类算法包括K-means聚类算法、层次聚类算法、DBSCAN 算法、OPTICS算法、谱聚类算法和高斯混合模型聚类算法。

1. K-means聚类算法：

K-means聚类算法是一种基于距离的聚类算法，它通过最小化数据点与聚类中心之间的欧氏距离来划分数据点。算法的步骤如下：

a.随机选择K个聚类中心。

b.将每个数据点分配到距离最近的聚类中心。

c.更新聚类中心为选定聚类的平均值。

d.重复步骤b和c直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。

2.层次聚类算法：

层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下递归地将数据划分成不同的聚类的方法。它通过计算数据点之间的距离或相似度来判断它们是否应该被合并到同一个聚类中。算法的步骤如下：

a.初始化每个数据点为一个单独的聚类。

b.计算两个最近的聚类之间的距离或相似度。

c.合并两个最近的聚类，形成一个新的聚类。

d.重复步骤b和c直到所有数据点都被合并到一个聚类中。

3.DBSCAN算法：

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications

with Noise）算法是一种基于密度的聚类算法，它通过寻找具有足够密度

的数据点来划分聚类。算法的步骤如下：

a.随机选择一个未被访问的数据点。

b.如果该数据点的密度达到预设的阈值，则将其归为一个聚类，同时

将其相邻且密度达到阈值的数据点添加到聚类中。

c.重复步骤a和b直到所有数据点都被访问。

4.OPTICS算法：

OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）算法是一种基于密度的聚类算法，它通过将数据点按照密度排序来划分聚类。算法的步骤如下：

a.计算每个数据点的可达距离和局部可达密度。

b.根据可达距离和局部可达密度排序所有数据点。

c.根据可达距离和阈值划分聚类。

d.重复步骤b和c直到所有数据点都被访问。

5.谱聚类算法：

谱聚类算法通过将数据点表示为图的拉普拉斯矩阵的特征向量来进行

聚类。算法的步骤如下：

a.构建数据点之间的相似度矩阵。

b.构建拉普拉斯矩阵。

c.计算拉普拉斯矩阵的特征向量。

d.根据特征向量进行聚类。

6.高斯混合模型聚类算法：

高斯混合模型聚类算法是一种统计学习方法，它假设数据点来自于多

个高斯分布，并通过EM算法来估计各个高斯分布的参数。算法的步骤如下：

a.随机初始化高斯分布的参数。

b.通过EM算法迭代估计高斯分布的参数。

c.根据参数估计计算数据点属于每个高斯分布的概率。

d.根据概率进行聚类。

以上是六大常见的聚类算法，每种算法都有其独特的优势和适用场景，根据具体问题和数据的特点选择合适的聚类算法能够得到更好的聚类结果。