聚类算法-概述

聚类算法是一种无监督学习算法，其主要目的是将给定数据集中的数据对象分组为若干个相似的子集，使得每个子集内的数据对象彼此相似度高，而不同子集的数据对象相似度低。常用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域中。

常用聚类算法

目前，常用的聚类算法有以下几种：

• K-Means算法
• DBSCAN算法
• 层次聚类算法
• MeanShift算法
• GMM算法

K-Means算法

K-Means算法是一种迭代算法，通过将数据集中的数据对象分配到K个不同的簇中，最终得到K个簇，其中每个簇的中心点就是该簇内所有数据对象的均值。

DBSCAN算法

DBSCAN算法通过将数据集中的数据对象彼此连接形成的邻域划分结果来确定聚类结果。算法会将数据分为三类，核心点、边界点和噪声点，进而得到每个类别的聚类结果。

层次聚类算法

层次聚类算法是一种自下而上（或者自上而下）的层次聚类算法。该算法的本质是建立一棵层次化的树形结构，其中叶节点是数据对象，非叶节点是簇。

MeanShift算法

MeanShift算法是一种基于核密度估计的聚类算法，该算法通过密度最大化来找到数据集中的模式，并将相似的数据对象分配到同一个簇中。

GMM算法

GMM算法是一种基于概率模型的聚类算法，其本质是一种高斯混合模型（Gaussian Mixtures Model）的聚类算法。该算法可以用于参数估计、概率密度估计等任务。

总结

聚类算法是一种常用的无监督学习算法，其主要目的是对数据集中的数据对象进行分组，形成若干个相似的子集。在实际应用中，不同的聚类算法适用于不同的场景，程序员们需要根据具体的需求选择适合的聚类算法进行实现。