经典的密度聚类（密度聚类算法）

密度聚类DBSCAN、HDBSCAN(转)

总结：DBSCAN和HDBSCAN在处理数据聚类时具有强大的适应性和精确性，尤其在处理噪声和不同形状簇时表现出色。HDBSCAN的改进使其在实际应用中更为灵活和高效。

HDBSCAN则在DBSCAN基础上进行了改进，引入空间变换、最小生成树和层次聚类结构，以增强对散点的鲁棒性，并通过稳定度定义来确定簇的提取方式。以下是算法的核心步骤： DBSCAN流程：首先，算法通过计算点之间的密度关系，将数据划分为稠密区域和稀疏区域，形成不同类型的点。

图解HDBSCAN工作原理HDBSCAN是一种聚类算法，由Campello、Moulavi和Sander开发，通过将DBSCAN转换为层次聚类算法，并用稳定的聚类技术提取扁平聚类，以扩展DBSCAN。这篇文章将带你深入了解HDBSCAN的工作机制及其背后的动机。准备工作首先，加载必要的库，设置matplotlib以便直观观察HDBSCAN的工作过程。

引入了层次聚类思想和stability分裂度量方式，使得聚类结果更加稳定可靠。总结HDBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过对DBSCAN算法进行改进和扩展，解决了DBSCAN算法需要人工设置参数、计算成本高以及维数灾难等问题。

HDBSCAN的图解说明如下：算法概述 HDBSCAN是一种基于密度的层次聚类算法，由Campello、Moulavi和Sander开发。它通过扩展DBSCAN算法，将DBSCAN转换为层次聚类算法，并使用稳定的聚类技术提取扁平聚类。

基于密度的聚类算法(3)——DPC详解

DPC简介 DPC全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法，是一种较新的基于密度的聚类算法，于2014年在Science上发表。DPC无需预先确定聚类数目，适用于多种数据类型，尤其在非球形簇的数据上表现优异。DPC算法基于两个基本假设：簇中心的局部密度大于其邻居的局部密度；不同簇中心之间的距离相对较远。

DPC聚类算法可以通俗理解为一种基于数据点局部密度评估的聚类方法。以下是其关键点的通俗易懂解释：核心思想：DPC聚类算法的核心在于评估每个数据点的局部密度，并识别出局部密度高且周围密度较低的点作为簇中心。基本假设：簇中心的局部密度高于周围邻居：这意味着簇中心点是数据集中相对密集的区域的核心。

聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。

总结原型聚类（如k-means、LVQ）适用于数据分布明确、可定义代表性的场景，但依赖初始参数。基于密度的聚类（如DBSCAN）能处理任意形状和噪声，但对密度变化敏感。层次聚类（如AGNES）提供树状结构，但计算复杂度高。实际应用中需根据数据特性（如形状、噪声、维度）和需求（如可解释性、效率）选择合适算法。

聚类个数：聚类个数设置为几类主要以研究者的研究思路为标准，如果不进行设置，SPSSAU默认聚类个数为3，通常情况下，建议设置聚类数量介于3~6个之间。标准化：聚类算法是根据距离进行判断类别，因此一般需要在聚类之前进行标准化处理，SPSSAU默认是选中进行标准化处理。

聚类算法(上):8个常见的无监督聚类方法介绍和比较

个常见的无监督聚类方法介绍和比较如下：KMeans 简介：KMeans是一种经典的聚类算法，通过迭代的方式寻找K个簇，使得每个簇内的点到簇中心的距离平方和最小。特点：适用于数值型数据，对初始簇中心的选择敏感，簇的数量K需要预先指定。

聚类方法 原型聚类基于样本空间中代表性点进行聚类，通过迭代更新代表性点（如均值向量或原型向量）实现划分。代表方法包括 k-means 和 LVQ。k-means算法 过程：输入：样本集D、预设聚类簇数k。步骤：随机选取k个样本点作为初始化均值向量。

Mean Shift是一种基于密度估计的聚类算法，它通过在数据点密度最大化的方向上移动数据点来寻找聚类中心。对每个数据点，以其为中心计算一个窗口内（核）的密度估计，然后将每个数据点移动到其密度梯度的方向上，直到收敛到局部密度最大化的位置。合并密度最大化的位置附近的数据点，形成聚类。

聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集成为一个“簇”。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念（也就是类别）；需说明的是，这些概念对聚类算法而言事先是未知的，聚类过程仅能自动形成簇结构，簇对应的概念语义由使用者来把握和命名。 聚类是无监督的学习算法，分类是有监督的学习算法。

常见的无监督学习算法 聚类算法 K均值聚类：K均值聚类是一种典型的聚类算法，它通过迭代的方式将数据点分配到K个聚类中。算法首先随机选择K个重心作为初始聚类中心，然后计算每个数据点到各个重心的距离，并将数据点分配到最近的重心所属的聚类中。

下面简单介绍一下几种比较常见的聚类算法。K-means聚类方法大家应该都听说过，在各种机器学习书籍教程中也是无监督学习部分非常经典的例子。其核心主要为两个部分：其一是K，K在这里代表着类的数目，我们要把数据聚为多少类。其二是means，表示在每一次计算聚类中心的时候采取的是计算平均值。

聚类分析的算法有哪些

定义：k均值算法是一种常用的聚类算法，它通过迭代的方式将数据点分配到k个聚类中，使得每个聚类内的数据点尽可能相似。特点：计算效率高，适用于大规模数据集，但需要预设聚类数目k，且对初始聚类中心的选择敏感。 模糊聚类 定义：模糊聚类允许一个数据点同时属于多个聚类，每个数据点对每个聚类的隶属度用一个隶属函数来表示。

模糊聚类：模糊聚类方法允许对象以一定的隶属度属于多个类别，适用于处理数据集中的模糊性和不确定性。K均值算法：K均值算法是一种广泛使用的聚类算法，通过迭代更新类别中心和分配对象到最近的类别中心来优化聚类结果。

常见的模糊聚类算法包括模糊C均值算法等。此外，k均值算法和k中心点算法也是常用的聚类算法，它们通过迭代优化目标函数来找到最佳的聚类结果。这些算法已被广泛应用于各种统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。

聚类分析的算法有多种，包括但不限于以下几种：K-means聚类算法：这是一种基于距离的聚类算法，它的核心思想是通过迭代的方式，不断调整聚类中心的位置，使得数据点到聚类中心的欧氏距离之和最小，从而将数据点划分到不同的聚类中。

五种聚类分析算法包括：K-means、层次聚类、DBSCAN、高斯混合模型（GMM）和均值漂移。K-means：简介：基于中心点划分的聚类算法，适合处理球形簇的数据。原理：将数据集中的对象分成K个簇，每个簇有一个中心点（质心）。算法通过迭代的方式，不断调整质心的位置，直到质心不再改变或达到预设的迭代次数。

三分钟看懂密度峰值聚类算法

1、左图为原始的数据集，右图是以局部密度为横坐标，相对距离为纵坐标的决策图，选择具有较高值和的点作为聚类中心 聚类 其他非聚类中心点归类到比他们的密度更大的且距离最近类中心所属的类别中 可以看出，整个聚类思想相对来说比较简单。

2、DPC全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法，是一种较新的基于密度的聚类算法，于2014年在Science上发表。DPC无需预先确定聚类数目，适用于多种数据类型，尤其在非球形簇的数据上表现优异。DPC算法基于两个基本假设：簇中心的局部密度大于其邻居的局部密度；不同簇中心之间的距离相对较远。

3、综上所述，密度峰值聚类算法是一种具有创新性和实用性的聚类方法。尽管其论文质量可能存在一定的争议，但算法本身在聚类分析领域具有广泛的应用前景。通过合理设置参数和优化算法实现，可以进一步提高算法的聚类效果和适用性。

4、高斯模型是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确量化事物，将一个事物分解为若干基于高斯概率密度函数形成的模型，也叫高斯混合模型，是一种基于概率的无监督学习模型。其核心思想是用多个高斯分布的组合来描述复杂的数据分布。

常用的聚类方法有哪几种

1、常用的聚类方法主要有以下几种：k-mean聚类分析 k-mean聚类分析是一种非常经典的聚类算法，特别适用于样本聚类。它通过迭代的方式，将数据集划分为k个簇，每个簇由一个中心点（均值）代表。算法的目标是使每个样本点到其所属簇的中心点的距离之和最小。

2、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。基于密度的方法，基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。

3、六种常用的文本聚类方法介绍如下：Kmeans：简介：Kmeans是一种基于划分的聚类方法，以简单高效著称。特点：需要预先设定聚类簇的数量K，通过迭代的方式不断优化簇心和簇内数据点的分配，直至收敛。局限：对初始簇心的选择敏感，且在大规模数据处理上可能表现不佳。

4、文本聚类的常用方法主要包括以下几种：划分法：典型算法：KMeans。特点：从初始的K个聚类中心出发，通过迭代将文本分配到最近的类别，直至稳定。高效处理凸形聚类，但对初始聚类中心和预设K值敏感。层次法：典型算法：BIRCH和CURE。特点：通过自底向上或自顶向下的策略逐步合并或细分数据。

5、聚类分析是将物理或抽象对象的集合分组为由类似对象组成的多个类的分析过程，是一种通过数据建模简化数据的方法。聚类算法主要包括以下几种： 系统聚类法 定义：系统聚类法是一种较为传统的聚类分析方法，它根据数据的相似性逐步合并或分解数据点，最终形成聚类结果。

6、最常见的聚类分析有以下几种算法或方法：K-means：简介：K-means是一种基于中心点的划分方法，非常适合处理球形簇的数据。原理：通过迭代重定位技术，将对象从一个组移动到另一个组，直到达到某种收敛标准，从而完成划分。