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聚類分析方法有哪些

Apr 27, 2024 pm 06:01 PM

聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù),用於將具有相似特徵的資料點(diǎn)分組。常見的聚類分析方法包括:K-Means、層次聚類、平均偏移聚類、Ward's 法、DBSCAN、OPTICS 和譜聚類。

聚類分析方法有哪些

聚類分析方法

#聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù),用於將資料點(diǎn)分組為具有相似特徵的聚類。以下是常用的聚類分析方法:

1. K-Means

K-Means是一種基於劃分的聚類演算法,它將資料點(diǎn)分配到事先定義的k個(gè)聚類中。演算法迭代地將資料點(diǎn)分配到最近的聚類中心,然後更新聚類中心,直到演算法收斂。

2. 層次聚類

層次聚類透過逐步合併或分割資料點(diǎn)來建構(gòu)一個(gè)層次結(jié)構(gòu)的聚類。它產(chǎn)生一個(gè)稱為樹狀圖的圖表,顯示聚類的層次關(guān)係。

3. 平均偏移聚類

平均偏移聚類是一種基於距離的聚類演算法,它透過計(jì)算每個(gè)資料點(diǎn)與其他所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離來決定聚類。它透過迭代地合併最接近的資料點(diǎn)來建立聚類。

4. Ward's 法

Ward's 法是一種基於方差的聚類演算法,它透過最小化聚類中資料的方差來確定聚類。它透過迭代地合併方差最小的資料點(diǎn)來建立聚類。

5. DBSCAN

DBSCAN是一種基於密度的聚類演算法,它識別資料空間中的高密度區(qū)域作為聚類。它透過指定相鄰資料點(diǎn)的最小數(shù)量(epsilon)和半徑(minPts)來確定聚類。

6. OPTICS

OPTICS是DBSCAN的擴(kuò)展,它提供了聚類結(jié)構(gòu)的層次視圖。它透過計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與其他所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的可達(dá)距離來產(chǎn)生一個(gè)可達(dá)性圖。

7. 譜聚類

譜聚類是一種使用圖論技術(shù)進(jìn)行聚類的演算法。它透過將資料表示為圖,然後使用圖的特徵向量來確定聚類。

以上是聚類分析方法有哪些的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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