聚类8种方法

聚类8种方法

聚类是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象分成不同的组或簇，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的对象相似度较低。聚类方法可以应用于各种领域，如数据挖掘、图像处理、生物信息学等。本文将介绍8种常见的聚类方法。

1. K均值聚类

K均值聚类是最常见的聚类方法之一。它将数据集中的对象分成K 个簇，每个簇的中心点称为质心。算法的过程是先随机选择K个质心，然后将每个对象分配到最近的质心所在的簇中，接着重新计算每个簇的质心，重复以上步骤直到质心不再改变或达到预设的迭代次数。

2. 层次聚类

层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法。它将数据集中的对象逐步合并成越来越大的簇，直到所有对象都被合并为一个簇或达到预设的簇数。层次聚类有两种方法：凝聚聚类和分裂聚类。凝聚聚类是自下而上的方法，它从每个对象开始，逐步合并成越来越大的簇。分裂聚类是自上而下的方法，它从所有对象开始，逐步分裂成越来越小的簇。

3. DBSCAN聚类

DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类方法。它将数据集中的对象分为核心点、边界点和噪声点三类。核心点是在半径为ε内有至少MinPts个对象的点，边界点是在半径为ε内有少于MinPts个对象的点，但它是核心点的邻居，噪声点是既不是核心点也不是边界点的点。DBSCAN聚类的过程是从任意一个未被访问的核心点开始，找到所有密度可达的点，将它们合并成一个簇，直到所有核心点都被访问。

4. 密度聚类

密度聚类是一种基于密度的聚类方法，它将数据集中的对象分为不同的簇，每个簇的密度较高，而不同簇之间的密度较低。密度聚类的过程是从任意一个未被访问的点开始，找到所有密度可达的点，将它们合并成一个簇，直到所有点都被访问。

5. 谱聚类

谱聚类是一种基于图论的聚类方法。它将数据集中的对象看作是图中的节点，将它们之间的相似度看作是边的权重。谱聚类的过程是将相似度矩阵转换成拉普拉斯矩阵，然后对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，得到特征向量，将它们作为新的特征空间，再用K均值聚类或其他聚类方法进行聚类。

6. 高斯混合模型聚类

高斯混合模型聚类是一种基于概率的聚类方法。它将数据集中的对象看作是由多个高斯分布组成的混合模型，每个高斯分布对应一个簇。高斯混合模型聚类的过程是先随机初始化每个高斯分布的参数，然后用EM算法估计参数，最后将每个对象分配到概率最大的高斯分布所在的簇中。

7. 均值漂移聚类

均值漂移聚类是一种基于密度的聚类方法。它将数据集中的对象看作是概率密度函数的样本，通过不断迭代来估计概率密度函数的峰值，将每个峰值作为一个簇的中心点。均值漂移聚类的过程是先随机选择一个点作为起始点，然后计算它的密度函数，再计算密度函数的梯度，将当前点沿着梯度方向移动到密度函数的峰值处，重复以上步骤直到收敛。

8. 二分K均值聚类

二分K均值聚类是一种改进的K均值聚类方法。它将数据集中的所有对象看作是一个簇，然后将该簇分成两个子簇，再对每个子簇进行K均值聚类，重复以上步骤直到达到预设的簇数。二分K均值聚类的优点是可以避免陷入局部最优解，但缺点是计算复杂度较高。

总结

本文介绍了8种常见的聚类方法，它们各有优缺点，适用于不同的数据集和应用场景。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的聚类方法，并对聚类结果进行评估和解释。聚类方法的研究和应用将为数据分析和机器学习提供更多的工具和方法。