以下内容为聚类介绍，除了红色的部分，其他来源百度百科，如果已经了解，可以直接忽略跳到下一部分。 聚类概念 聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式 ...

1 什么是聚类算法？ 聚类算法就是根据特定的规则，将数据进行分类。分类的输入项是数据的特征，输出项是分类标签，它是无监督的。 常见的聚类规则包括：1）基于原型的，例如有通过质心或中心点聚类，常见的算法KMeans；2）基于图的，也就是通过节点和边的概念，形成连通分支的分类，常见 ...

前言：以前只是调用过谱聚类算法，我也不懂为什么各家公司都问我一做文字检测的这个算法具体咋整的，没整明白还给我挂了哇擦嘞？讯飞还以这个理由刷本宝，今天一怒把它给整吧清楚了，下次谁再问来！说不晕你算我输！ 一、解释： 谱聚类是一种基于图论的算法，主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点 ...

主要的聚类算法可以划分为如下几类：基于划分方法、基于层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等。常用的有k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类 ...

一.关于聚类 什么是聚类： 聚类(Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 什么不是聚类 ...

（本文转自网上，具体出处忘了是哪里的，好像是上海一位女士在网上的博文，此处转载，用以备查，请原作者见谅）聚类算法总结：---------------------------------------------------------聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partition ...

主要的聚类算法可以划分为如下几类：基于划分方法、基于层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等。常用的有k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类 ...

聚类分析是非监督学习的很重要的领域。所谓非监督学习，就是数据是没有类别标记的，算法要从对原始数据的探索中提取出一定的规律。而聚类分析就是试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。下面是sklearn中对各种聚类算法的比较。 KMeans ...