机器学习聚类方法_三种常见聚类算法 😊
发布时间：2025-03-07 12:10:25来源：网易
在当今的大数据时代，机器学习的应用越来越广泛，其中聚类算法作为无监督学习的一种，成为了数据分析和处理的重要工具。今天，我们就一起来探索三种常见的聚类算法吧！🚀
第一种是K均值算法(K-means) 📊，这是一种简单且高效的算法，通过迭代过程将数据集划分为K个不同的簇(cluster)，每个簇内的数据点距离中心点的距离最小化。K均值算法适用于数值型数据，能够快速地对大规模数据集进行分类。
第二种是层次聚类(Hierarchical Clustering) 🌲，它是一种基于距离或相似度的递归分层方法，可以生成树形结构的数据集划分方式，即所谓的"树状图"。这种方法能够灵活地展示不同粒度的数据分组，适用于需要对数据集进行多级分析的情况。
第三种是DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 🗺️，这是一种基于密度的空间聚类算法，能够发现任意形状的簇，并能有效地识别噪声点。DBSCAN不需要预先指定簇的数量，而是根据数据点的密度自动确定簇的数量和大小。
通过这三种聚类算法的学习，我们可以更深入地理解如何在实际应用中对数据进行有效的分类和分析。🚀🚀🚀
希望这篇文章对你有所帮助，如果你有任何疑问或者想要了解更多关于机器学习的知识，请随时留言交流！💬
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