聚类计算方法
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发布时间：2024-10-07 05:21
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时间：2024-11-08 18:40
在数据分析中，聚类计算方法是常用的技术，主要包括以下几种:
划分方法: 如K-MEANS算法，它从初始的K个聚类开始，通过迭代优化分组，使得同一聚类内的数据点尽可能靠近，不同聚类间的距离尽可能远。K-MEDOIDS算法和CLARANS算法也遵循类似的思路。
层次方法: 例如BIRCH、CURE和CHAMELEON算法，这些方法逐步合并相邻的数据点，形成一个层次式的聚类结构，从单个点开始，直到所有点组成一个大聚类或者达到预设条件。
基于密度的方法: DBSCAN、OPTICS和DENCLUE等算法，它们不依赖于距离，而是基于数据点的密度来识别聚类，适用于发现非凸形状的聚类。
网格方法: 如STING、CLIQUE和WAVE-CLUSTER，通过将数据空间划分为网格单元，提高处理速度，与数据点数量无关，主要与网格划分的细度有关。
基于模型的方法: 假设每个聚类有特定的模型，如概率分布，统计方案和神经网络方案都在尝试寻找与模型匹配的数据集。
此外，还有传递闭包法、布尔矩阵法、直接聚类法、相关性分析聚类以及基于统计的聚类方法等，每种方法都有其独特的优势和适用场景。
扩展资料
将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。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。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。
