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常见聚类算法分类

常见聚类算法分类

作者: 北风知我意 | 来源:发表于2019-06-22 22:01 被阅读0次

聚类划分:

(1)划分聚类 k-means、k-medoids、k-modes、k-medians、kernel k-means

(2)层次聚Agglomerative、divisive、BIRCH、ROCK、Chameleon

(3)密度聚类DBSCAN、OPTICS

(4)网格聚类 STING

(5)模型聚类 GMM

(6)图聚类 Spectral Clustering(谱聚类)

k-medoids:它到其他所有(当前cluster中的)点的距离之和(sqrt)最小——作为中心点

k-modes:分类属性型数据的采用的聚类算法,采用差异度来代替k-means算法中的距离

k-medians:它到其他所有(当前cluster中的)点的距离之和最小——作为中心点

Agglomerative:自底向上,层次聚类

Divisive: 自顶向下,层次聚类

DBSCAN:

GMM:对于每个类假定一个分布模型,试图找到每个类最好的模型

Spectral Clustering:用特征向量的元素来表示原来的数据,并在其上进行 K-means 

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