聚类方法概述与算法解析

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

K-Means算法 = 通过迭代寻找K个簇的质心，使簇内误差平方和最小 DBSCAN算法 = 基于数据点的密度来划分簇，不需要预先指定簇的数量 AGNES算法 = 每个数据点开始时是一个簇，逐步合并相近簇高斯混合模型 = 假设数据由多个高斯分布混合生成，通过EM算法估计

K-Medoids算法 = 质心由簇内实际数据点代表，鲁棒性强 OPTICS算法 = 处理不同密度级别的簇 STING算法 = 将空间划分为有限数量的单元格进行聚类 CLIQUE算法 = 在网格数据空间中寻找稠密单元

K-Means = 基于划分的聚类方法 DBSCAN = 基于密度的聚类方法 DIANA = 基于层次的聚类方法高斯混合模型 = 基于模型的聚类方法

核心点 = 在其ε邻域内至少有MinPts个点边界点 = 不是核心点但在某核心点的ε邻域内噪声点 = 既不是核心点也不是边界点的点质心 = 每个簇的中心点，最小化簇内误差 Signup and view all the answers

市场分析 = 高斯混合模型社交网络分析 = K-Means算法图像处理 = 基于层次的聚类方法生物信息学 = DBSCAN算法 Signup and view all the answers

K-Means = 质心不再变化或达到迭代次数上限 AGNES = 满足合并条件 DIANA = 满足分裂条件 OPTICS = 处理完所有核心点 Signup and view all the answers

K-Means = 对初始质心敏感 DBSCAN = 不需要预先指定簇的数量 K-Medoids = 相对于K-Means更加对噪声鲁棒 CLIQUE = 寻找网格空间中的稠密单元 Signup and view all the answers

通过迭代找到质心，使簇内误差平方和最小 Signup and view all the answers

DBSCAN算法 Signup and view all the answers

质心由簇内实际数据点代表，更鲁棒 Signup and view all the answers

可以处理不同密度级别的簇 Signup and view all the answers

逐步合并相近的簇，直到满足停止条件 Signup and view all the answers

噪声点 Signup and view all the answers

寻找稠密单元来形成簇 Signup and view all the answers

数据的特性和算法的计算复杂度 Signup and view all the answers

K-Means 算法
- 基本思想：迭代寻找K个质心，使簇内误差平方和最小。
- 步骤：随机选择K个数据点作为初始质心；将每个数据点分配到最近质心所在的簇；重新计算每个簇的质心；重复步骤2和3，直到质心不再变化或达到迭代次数上限。
K-Medoids 算法
- 基本思想：与K-Means类似，但质心由簇内实际数据点表示，对噪声和异常值更鲁棒。

DBSCAN 算法
- 基本思想：基于数据点密度划分簇，无需预先指定簇数量。
- 核心概念：
  - 核心点：ε邻域内至少包含MinPts个点。
  - 边界点：不是核心点，但位于某个核心点的ε邻域内。
  - 噪声点：既不是核心点也不是边界点的点。
OPTICS 算法
- 基本思想：DBSCAN的改进，可处理不同密度级别的簇。