📚各种聚类算法(原理+代码+对比分析)最全总结📊

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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