常见聚类算法——K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN比较
聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组(簇)。其目标是，组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。组内相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。 先介绍下聚类的不同类型，通常有以下几种： (1)层次的与划分的：如果允许簇具有子簇，则我们得到一个 ...
原文：各种聚类算法的比较
各种聚类算法的比较 聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大 不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法 分割聚类算法 基于约束的聚类算法 机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自 数据挖掘中的聚类分析研究综述 这篇论文。 层次聚类算法 . 聚合聚类 . . 相似度依据距离不同：Single Link:最近距离 C ...
2015-08-14 17:55 0 1965 推荐指数：
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