作為機器學習或者深度學習的研究者和工程師，很多時候在研究過程中或者做專案的時候都會用到聚類的演算法，所以這篇關於主要的聚類演算法還是很值得一看的！
聚類是一種機器學習技術，涉及對資料點進行分組。給定一組資料點，我們可以使用clusteringalgorithm將每個資料點劃分為乙個特定的組。理論上，同一組中的資料點應該具有相似的屬性和/或特性，而不同組中的資料點應該具有高度不同的屬性和/或特性。聚類是一種無監督學習方法，是許多eld中常用的統計資料分析技術。
聚類與分類的不同在於，聚類所要求劃分的類是未知的。
聚類是將資料分類到不同的類或者簇這樣的乙個過程，所以同乙個簇中的物件有很大的相似性，而不同簇間的物件有很大的相異性。
從統計學的觀點看，聚類分析是通過資料建模簡化資料的一種方法。傳統的統計聚類分析方法包括系統聚類法、分解法、加入法、動態聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。採用k-均值、k-中心點等演算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統計分析軟體包中，如spss、sas等。
在資料科學中，我們可以使用聚類分析從我們的資料中獲得一些有價值的見解，當我們應用聚類演算法時，我們可以看到資料點屬於哪些組。今天，我們來看看資料科學家需要知道的5種流行的聚類演算法，以及它們的優缺點.
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聚類演算法學習
聚類是一種非監督學習方法 在乙個典型的監督學習中,我們有乙個有標籤的訓練集,我們的目標是找到能夠區分正 樣本和負樣本的決策邊界,在這裡的監督學習中,我們有一系列標籤,我們需要據此擬合一 個假設函式。與此不同的是,在非監督學習中,我們的資料沒有附帶任何標籤,我們拿到的 資料就是這樣的 在這裡我們有一系...
聚類演算法學習筆記
a 距離和相似度測量 這裡用的是基於先驗知識的個體分類準則。資料物件一般是用一組多維特指向量描述的，該特徵可以是定量的或者是定性的，是連續的或二值的 不連續的 是名詞性的或順序性的，這些性質決定了其相似度的度量法則。定義在資料組x上的不相似函式或距離函式必須滿足以下條件 1 對稱性2 正則性d xi...
AP聚類演算法學習
最近看一篇 發現了這個聚類演算法，在網上找了點資料，怕自己忘了，在這裡將資料整理一下。宣告 下面這段文字 首先簡要介紹一下ap演算法，跟其他聚類演算法的不同之處是，ap在開始時，將所有節點都看成潛在的聚類中心，然後通過節點之間的通訊，去找出最合適的聚類中心，並將其他節點劃分到這些中心下去，所以我們可...