聚类算法有哪些
聚类算法有哪几种??？
聚类分析计算方法主要有🙁🦗-——😤🌲：层次的方法(hierarchical method)😶🥈_-😮、划分方法(partitioning method)🌞|🌿、基于密度的方法(density-based method)♣🪱-😘🐕🦺、基于网格的方法(grid-based method)🤕🦆_——🕊🐏、基于模型的方法(model-based method)等🌼_——💫。其中🎑||🐟😒，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量🪲🌱——😎😝。k-means 算法的工作过程说明如下🪆——_😖：首先从n个还有呢？
聚类算法有🍀-——🐀🙄：划分法🐘|——🐱、层次法😙😍-——🎋、密度算法😫🌤|🐯*、图论聚类法🤨🧵|🐨🐯、网格算法🦉🏸_🌎、模型算法🐾🐟|✨🐟。1🦘——🐋🙊、划分法划分法(partitioning methods)🏆——⭐️🦅，给定一个有N个元组或者纪录的数据集🦆-🐽，分裂法将构造K个分组*🌘|-🐯，每一个分组就代表一个聚类⛅️🐈⬛_|🐆*，K<N🤔-🎑😵。使用这个基本思想的算法有🏸🦣--🏅：K-MEANS算法😠|——🌞😟、K-MEDOIDS算法🪢🙂————🐰😽、CLARANS算法🐳-|*🐐。2🐜-_🦭、层次法层次法(等我继续说🐲|🎋。
聚类分析计算方法主要有🙁🦗-——😤🌲：层次的方法(hierarchical method)😶🥈_-😮、划分方法(partitioning method)🌞|🌿、基于密度的方法(density-based method)♣🪱-😘🐕🦺、基于网格的方法(grid-based method)🤕🦆_——🕊🐏、基于模型的方法(model-based method)等🌼_——💫。其中🎑||🐟😒，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量🪲🌱——😎😝。k-means 算法的工作过程说明如下🪆——_😖：首先从n个还有呢？
聚类算法有🍀-——🐀🙄：划分法🐘|——🐱、层次法😙😍-——🎋、密度算法😫🌤|🐯*、图论聚类法🤨🧵|🐨🐯、网格算法🦉🏸_🌎、模型算法🐾🐟|✨🐟。1🦘——🐋🙊、划分法划分法(partitioning methods)🏆——⭐️🦅，给定一个有N个元组或者纪录的数据集🦆-🐽，分裂法将构造K个分组*🌘|-🐯，每一个分组就代表一个聚类⛅️🐈⬛_|🐆*，K<N🤔-🎑😵。使用这个基本思想的算法有🏸🦣--🏅：K-MEANS算法😠|——🌞😟、K-MEDOIDS算法🪢🙂————🐰😽、CLARANS算法🐳-|*🐐。2🐜-_🦭、层次法层次法(等我继续说🐲|🎋。
主要分为层次化聚类算法🦂——_🦦，划分式聚类算法🦙🐀——🐹🎍，基于密度的聚类算法🦎🧵-🎇🃏，基于网格的聚类算法🦖__🦑🎉，基于模型的聚类算法等🌼🐂——-😈🐭。4.1 层次化聚类算法又称树聚类算法*🌎|🌒，透过一种层次架构方式😦🧸-🦙，反复将数据进行分裂或聚合😉-——🦙。典型的有BIRCH算法🐟|_🐆，CURE算法🦦🐭|😯🎉，CHAMELEON算法🐈🐰-|🌨😔，Sequence data rough clustering算法🐚-🐬🌞，Between 是什么🌷-🦭🐸。
聚类算法有K-MEANS算法😄|-🐡、K-MEDOIDS算法🦅😒|-♥、CLARANS算法⛅️🌗——🌸🐘、Clara算法🕹🦁-⚡️🥎、Mean-Shift聚类算法五种*🐃——-🥋🥅。1🦢🏆-😎🐉、K-MEANS算法😖|🦕：接受输入量k🐳♠-——😡♦，然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足🥉🐺_|🪆：同一聚类中的对象相似度较高🎾🪲——_🦉；而不同聚类中的对象相似度较小😍|🥇🦘。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象到此结束了？😃🎳|😞🦊。
聚类算法有哪些分类?？
1🐉🦖-——🥅、划分法划分法(partitioning methods)🙃🌟|😙，给定一个有N个元组或者纪录的数据集🪡🦜||🐨😴，分裂法将构造K个分组🌘——-🌒🐡，每一个分组就代表一个聚类😱🌜|-🎄，K小于N🧧_🦕🐫。而且这K个分组满足下列条件🐾——😈🦦：（1）每一个分组至少包含一个数据纪录🦁|🐜😏；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意🏓🦡|_😶🍄：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）..
1.划分聚类(DivisiveClustering)😅🦉|——🎁🏆：该方法首先从原始数据集中选择一个点作为种子点😯😄——-🐍，然后将种子点周围的密度较高的区域与种子点合并成一个新的簇🎲|🐫🦥。接着🐝*|🕷，在剩余数据集中选择一个密度最高的点作为新的种子点🌵-——😟，重复上述过程💮——😇，直至所有点都被划分到某个簇中🎭😰-|🦅🀄。典型的划分聚类算法有DBSCAN(Density-BasedSpatial等会说🐭🎉-😛🐬。
请问层次聚类的典型算法是什么??？
1🐒-🐝、凝聚的层次聚类🥌🎣|*：AGNES算法（AGglomerative NESting）🌑🤫__🏸*：采用自底向上的策略🪢🐾--⛳🎐。最初将每个对象作为一个簇🐅🏈-——🐔，然后这些簇根据某些准则被一步一步合并🌿🐼|🍂，两个簇间的距离可以由这两个不同簇中距离最近的数据点的相似度来确定🥈-🌑；聚类的合并过程反复进行直到所有的对象满足簇数目🐇🦖-|🌧。凝聚类的用的比较多一些🌿😝_🦛。2**——🐤、..
首先🐹-😙，划分法🦝|——🦒🦓，或称基于划分的聚类算法🦧_|😽🤬，如经典的K-Means🦂🌷——_🐔。这种算法从初始的K个聚类中心出发🌹-🐘，通过不断迭代👻|🐷，将文本根据与中心的距离分配到最近的类别😔|🐣，直到达到稳定状态🎉_🌵🎴。K-Means的优点包括对凸形聚类的高效处理和对输入顺序的相对不敏感🐕——🌹🎴，但缺点在于对初始聚类中心的敏感度和对预设k值的依赖🎄_🐼。层次法则还有呢？
典型的聚类算法有哪些,并简述K-means算法的原理及不足??？
典型的聚类算法有😽-|🤖：K-means算法🎐-😖🌩：将n个数据点分成k个簇🦇--🦉，每个数据点属于距其最近的簇🌓🌿-😑🐁，簇的中心点通过所有点的均值计算得到🐕|_🐃。层次聚类算法🐿——🧧：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树🀄🦐__😁🦣，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法🥎⛳|🦚🪆。密度聚类算法🦆🦮||🎐😹：通过给定密度阈值来确定簇🦢🦨||🐬🌪，相对稠密的区域被视为簇的中心点🦄——_🌿，较稀疏是什么🦅🐘|🌎☀️。
空间数据聚类算法主要包括四大类🙁🌷——-🐁🐥：（1）给予划分的聚类🦬😰|_*🕸；（2）基于层次的聚类🦆——🐸；（3）基于密度的聚类🃏|😙⛸；（4）基于网格的聚类👹——🤤🌿。时空数据聚类算法是空间数据聚类算法的验身🐯-🦠🤓，它将时许维度纳入聚类计算中🌪|-🪲。1.1基于划分的空间聚类算法k-means算法🦦🐇_☘️🏓：用户定义k个簇的质心位置——将每个数据点聚合到与之最近的后面会介绍🎈——🌦。