常見聚類算法——K均值、凝聚層次聚類和DBSCAN比較
聚類分析就僅根據在數據中發現的描述對象及其關系的信息，將數據對象分組(簇)。其目標是，組內的對象相互之間是相似的，而不同組中的對象是不同的。組內相似性越大，組間差別越大，聚類就越好。 先介紹下聚類的不同類型，通常有以下幾種： (1)層次的與划分的：如果允許簇具有子簇，則我們得到一個 ...
原文：各種聚類算法的比較
各種聚類算法的比較 聚類的目標是使同一類對象的相似度盡可能地大 不同類對象之間的相似度盡可能地小。目前聚類的方法很多，根據基本思想的不同，大致可以將聚類算法分為五大類：層次聚類算法 分割聚類算法 基於約束的聚類算法 機器學習中的聚類算法和用於高維度的聚類算法。摘自 數據挖掘中的聚類分析研究綜述 這篇論文。 層次聚類算法 . 聚合聚類 . . 相似度依據距離不同：Single Link:最近距離 C ...
2015-08-14 17:55 0 1965 推薦指數：
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本文轉載自http://www.cnblogs.com/huadongw/p/4101422.html 聚類算法：ISODATA算法 1. 與K-均值算法的比較 –K-均值算法通常適合於分類數目已知的聚類，而ISODATA算法則更加靈活； –從算法 ...