聚类算法是机器学习中一种无监督学习方法，用于将相似的数据点分组。以下是一些常用的聚类算法及其特点：

常见聚类算法

  • K-Means

    • K-Means算法是一种基于距离的聚类方法，它将数据点分为K个簇，使得每个簇内的数据点之间的距离最小，而簇与簇之间的距离最大。

  • 层次聚类

    • 层次聚类是一种自底向上的聚类方法，它将数据点逐步合并成簇，直到达到指定的簇数。

  • DBSCAN

    • DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它能够发现任意形状的簇，并处理噪声数据。

聚类算法应用

聚类算法在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 市场分析
  • 图像分割
  • 文本挖掘

扩展阅读

更多关于聚类算法的内容，您可以参考以下链接：

K-Means聚类示例