聚类算法论文库 🧬🔍

聚类是机器学习中常见的无监督学习方法，用于发现数据中的潜在结构。以下是经典聚类算法及其应用场景：

1. K-Means

   • 通过迭代优化划分簇中心
   • ⚠️ 适合球形分布数据
   - [深入理解K-Means原理](/论文库/算法/无监督学习)

2. 层次聚类

   • 基于树状结构表示数据关系
   • 📊 可视化聚类结果更直观
   - [对比不同聚类方法](/论文库/算法/聚类对比)

3. DBSCAN

   • 基于密度的聚类方式
   • 🔄 能发现任意形状的簇
   - [探索DBSCAN参数调优](/论文库/算法/DBSCAN)

4. 谱聚类

   • 通过图论思想实现高维数据聚类
   • 🧠 适用于复杂数据结构
   - [谱聚类数学基础](/论文库/数学/图论)

5. 高斯混合模型 (GMM)

   • 基于概率分布的软聚类方法
   • 📈 支持重叠簇识别
   - [GMM与K-Means的对比](/论文库/算法/聚类对比)

建议结合具体场景选择算法，如需获取最新研究论文可访问 算法研究动态 页面。