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:
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)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)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)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)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。