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聚类1.K-mean2.系统聚类3.DBSCAN聚类算法聚类无监督学习将相似的样本聚为一类。核心如何定义相似。分类有监督学习依据分类准则将样本划分为不同的类。核心分类器的设计KNN聚类根据彼此不同的属性进行辨认将具有相似属性的事物聚为一类使得同一类的事物具有高度的相似性。
1.K-mean
随机选取k个类别中心计算每个样本点到每个中心的距离将样本归类到距离最近的类中。依据每个类的样本更新类中心重复23直至类中心变化小于某个阈值。
K-meas 算法的优点简介快速时间复杂度O(nkt) K-meas 算法的缺点需要预先知道/设定聚类数量k
2.系统聚类
自底向上的一种方法初始时各个样本自成一类依据定义的相似度每次合并一个类不断向上合并直至到达设定了类别数
定义样本间距离和类间距离的计算方法每个样本自成一类计算任意两个类间距离将距离最短的两个类合并重复步骤2直至聚为k类
样本间距离欧几里得距离、均方距离、曼哈顿距离1范数、余弦距离、最大距离无穷范数 类间距离最大距离、最小距离、平均距离、离差平方和距离
系统聚类的优点灵活定义的距离对昂使得他有广泛的适用性 系统聚类的缺点时间复杂度高一般为o(n3)o(n^3)o(n3)。
3.DBSCAN聚类算法
DBSCANdensity-based spatial clustering of applications with noise 将类定义为密度相连的点的最大集合通过在样本空间中不断寻找最大集合从而完成聚类 有几个基本定义ϵ\epsilonϵ领域核心对象直接密度可达密度可达密度相连
密度可达是直接密度可达的传递闭包
定义半径ϵ\epsilonϵ和MinPts抽取未被访问的样本点q检验是否为核心对象是-进入步骤4否-返回步骤2找出该样本点所有密度可达的对象构成聚类CqC_qCq.重复步骤2直至所有样本点都被访问过一遍
能在带噪声的样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪声
DBSCAN聚类的优点能够过滤低密度区域发现稠密样本点。不需要制定聚类数可以过滤噪声时间复杂度o(nlogn)o(n\log n)o(nlogn)
(概念稍微复杂点的一个聚类算法)
