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
    聚类算法_kmeans
    - [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
    层次聚类_tree
    - [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
    DBSCAN_聚类
    - [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_spectral
    - [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
    高斯混合模型_gmm
    - [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。