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📚各种聚类算法(原理+代码+对比分析)最全总结📊

2025-03-14 04:17:33 来源:网易 用户:管保凡 

在数据分析的世界里,聚类是一种强大的无监督学习技术,能够帮助我们发现数据中的隐藏模式。今天就带大家盘点几种主流的聚类算法:✨

首先是经典的K-Means算法,它通过迭代优化目标函数来划分数据点到不同的簇中。简单易懂,但对初始质心敏感。🌟

接着是DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise),它擅长处理非球形分布的数据,并能有效识别噪声点。非常适合地理空间数据挖掘!🌍

还有层次聚类Hierarchical Clustering,它构建树状结构(Dendrogram)逐步合并或分裂簇,适合小规模数据集。🌲

最后不得不提的是Gaussian Mixture Model (GMM),它假设每个簇服从高斯分布,通过EM算法进行参数估计,结果更平滑且灵活。💫

每种算法都有其适用场景和局限性,在实际应用中需结合具体需求选择合适的工具。想了解更多细节?快来查看配套代码与详细对比分析吧!👇💻

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