聚类算法是机器学习中用于发现数据内在结构的核心技术，广泛应用于客户分群、图像分割、异常检测等场景。以下是几种经典算法的解析👇

1. K-Means 算法

  • 原理：通过迭代将数据划分为 K 个簇，使每个簇内的样本相似度最大化，簇间相似度最小化。
  • 特点：简单高效，但对初始中心敏感，需预设簇数。
  • 适用场景：适用于大规模数据集的初步聚类分析。
KMeans

2. DBSCAN 算法

  • 原理：基于密度的聚类方法，通过核心点和邻域点定义簇，能自动识别噪声数据。
  • 特点：无需预设簇数，对异常值鲁棒性强。
  • 适用场景：适合处理任意形状的簇及噪声较多的数据。
DBSCAN

3. 层次聚类（Hierarchical Clustering）

  • 原理：通过树状结构（树状图）表示数据的层次化分组，分为凝聚式和分裂式两种。
  • 特点：可生成嵌套簇，无需预设簇数。
  • 适用场景：适合小规模数据或需要可视化分层关系的场景。
Hierarchical_Clustering

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