了确定哪种算法最适合您的数据

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必须选择适当的聚类算法，必须定义相似性度量，并且必须解释结果。包括营销、生物学、社会科学等在内的各个领域都使用聚类分析。为了深入了解数据的结构，您需要了解聚类分析的基础知识。这样，您将能够发现未经训练的人不容易发现的潜在模式。 聚类算法有多种类型 可以使用多种聚类算法进行聚类分析。一些最常用的聚类方法是层次聚类、分区聚类、基于密度的聚类和基于模型的聚类。就数据类型和聚类目标而言，每种算法都有其优点和缺点。为分析需求，您必须了解这些算法之间的差异。


基于连通性的聚类（层次聚类） 在基于连 西班牙手机号格式 通性的聚类（也称为层次聚类）中，相似的对象被分组到嵌套的聚类中。通过这种方法，较小的聚类会根据其相似性或接近性迭代合并到较大的聚类中。树状图通过提供类似于树的树状结构来展示数据集中对象之间的关系。基于连通性的聚类的聚类方法可以是凝聚的，其中对象与其最近的关联对象相继合并，也可以是分裂的，其中对象从同一个聚类开始并递归地分成较小的聚类。使用这种方法可以在复杂的数据集中识别自然分组。




基于质心的聚类 基于质心的聚类是一种流行的聚类算法，其中数据点根据其与聚类质心的接近程度被分配到聚类中。使用基于质心的聚类，数据点聚集在质心周围，从而最小化它们与质心之间的距离。迭代更新质心位置直至收敛是 K-means 聚类的标志，K-means 是最常用的基于质心的聚类算法。基于质心位置和方差的聚类是一种高效且快速的方法，但它有一些局限性，包括对初始质心位置的敏感性。 基于分布的聚类 在基于分布的聚类中，通过假设数据分布来识别聚类。