聚类算法教程

聚类算法是机器学习中一种无监督学习方法，主要用于数据挖掘中的模式识别。本文将介绍几种常见的聚类算法，帮助您更好地理解这一领域。

常见聚类算法

1. K-均值算法

   • K-均值算法是最常用的聚类算法之一。它通过迭代将数据点分配到K个簇中，直到聚类结果收敛。
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2. 层次聚类

   • 层次聚类算法通过不断合并或分裂簇来形成树状结构，最终得到多个簇。
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3. DBSCAN算法

   • DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，能够识别出任意形状的簇，并能有效处理噪声点。
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深入了解

如果您想深入了解聚类算法，可以参考以下教程：

• 机器学习教程
• K-均值算法详细解释

希望本文对您有所帮助！😊