聚类算法介绍PPT

聚类算法是一种无监督学习方法，它们的目标是将数据集中的对象根据某种相似性度量划分为多个聚类。聚类算法在许多领域都有广泛的应用，包括数据挖掘、图像处理、生物...

聚类算法是一种无监督学习方法，它们的目标是将数据集中的对象根据某种相似性度量划分为多个聚类。聚类算法在许多领域都有广泛的应用，包括数据挖掘、图像处理、生物信息学、市场细分等。下面将介绍一些常见的聚类算法： k-均值聚类（k-means Clustering）k-均值聚类是最常见和基础的聚类算法之一。它的主要思想是，通过迭代将数据点分配到最近的聚类中心，并更新聚类中心的位置，直到达到收敛条件为止。优点：简单易理解容易实现对于球形或类高斯分布的聚类比较有效计算复杂度相对较低缺点：需要预先设定聚类数量k有时这个值很难确定对初始聚类中心的选择非常敏感不同的初始中心可能导致不同的聚类结果对噪声和异常值敏感层次聚类（Hierarchical Clustering）层次聚类分为自上而下凝聚层次聚类（Agglomerative Hierarchical Clustering）和自下而上分裂层次聚类（Divisive Hierarchical Clustering）。凝聚层次聚类从每个数据点作为一个聚类开始，然后不断合并最相似的聚类，直到合并成一个大的聚类或满足某个终止条件。分裂层次聚类则是从整个数据集作为一个聚类开始，然后不断分裂最不相似或最大的聚类，直到每个数据点都被分裂出来或满足某个终止条件。优点：可以发现任意形状的聚类可以自上而下进行凝聚也可以自下而上进行分裂对于噪声和异常值具有一定的鲁棒性缺点：计算复杂度较高尤其是当数据集很大时需要确定一个合适的终止条件有时这个值很难确定形成的树状结构可能过于复杂难以解释 DBSCAN聚类（DBSCAN Clustering）DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它的主要思想是，通过查找数据空间中的高密度区域，并将这些区域连接起来形成聚类。DBSCAN对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。优点：可以发现任意形状的聚类对噪声和异常值具有较强的鲁棒性不需要预先设定聚类数量缺点：计算复杂度较高需要确定的参数较多如密度阈值和邻域大小等对于大规模数据集可能不适用谱聚类（Spectral Clustering）谱聚类基于图论中的谱理论，通过将数据点映射到图上的顶点，并在顶点之间连接边来构造一个图。然后，通过在图的拉普拉斯矩阵中找到最小的k个特征向量，并将数据点分配到这些特征向量所对应的聚类中。谱聚类的效果通常与选择的相似性度量和构造的图有关。优点：可以发现任意形状的聚类对噪声和异常值具有一定的鲁棒性可以使用多种相似性度量缺点：计算复杂度较高需要确定的参数较多如相似性度量和邻域大小等对于大规模数据集可能不适用二维K-means聚类（2D K-means Clustering）二维K-means聚类是一种在二维平面上进行K-means聚类的方法。与普通K-means聚类类似，它的主要思想是将数据点分配到最近的聚类中心，并更新聚类中心的位置，直到达到收敛条件为止。二维K-means聚类通常用于图像处理或可视化数据分析等领域。优点：可以发现球形或类高斯分布的聚类在二维平面上直观易懂对于大规模数据集也可以进行处理缺点：需要预先设定聚类数量k有时这个值很难确定对初始聚类中心的选择非常敏感不同的初始中心可能导致不同的聚类结果对噪声和异常值敏感