您好,肖大哥就為大家解答關于聚類算法與深度學習，聚類算法有哪些相信很多小伙伴還不知道,現在讓我們一起來看看吧！

1、聚類分析計算方法主要有如下幾種: 1. 劃分法(partitioning methods) 給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K

2、而且這K個分組滿足下列條件:(1) 每一個分組至少包含一個數據紀錄;(2)每一個數據紀錄屬于且僅屬于一個分組(注意:這個要求在某些模糊聚類算法中可以放寬);對于給定的K，算法首先給出一個初始的分組方法，以后通過反復迭代的方法改變分組，使得每一次改進之后的分組方案都較前一次好，而所謂好的標準就是:同一分組中的記錄越近越好，而不同分組中的紀錄越遠越好。

3、使用這個基本思想的算法有:K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法; 2. 層次法(hierarchical methods) 這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。

4、具體又可分為“自底向上”和“自頂向下”兩種方案。

5、例如在“自底向上”方案中，初始時每一個數據紀錄都組成一個單獨的組，在接下來的迭代中，它把那些相互鄰近的組合并成一個組，直到所有的記錄組成一個分組或者某個條件滿足為止。

6、代表算法有:BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等; 3. 基于密度的方法(density-based methods) 基于密度的方法與其它方法的一個根本區別是:它不是基于各種各樣的距離的，而是基于密度的。

7、這樣就能克服基于距離的算法只能發現“類圓形”的聚類的缺點。

8、這個方法的指導思想就是，只要一個區域中的點的密度大過某個閥值，就把它加到與之相近的聚類中去。

9、代表算法有:DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等; 4. 基于網格的方法(grid-based methods) 這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元(cell)的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。

10、這么處理的一個突出的優點就是處理速度很快，通常這是與目標數據庫中記錄的個數無關的，它只與把數據空間分為多少個單元有關。

11、代表算法有:STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法; 5. 基于模型的方法(model-based methods) 基于模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然后去尋找能個很好的滿足這個模型的數據集。

12、這樣一個模型可能是數據點在空間中的密度分布函數或者其它。

13、它的一個潛在的假定就是:目標數據集是由一系列的概率分布所決定的。

14、通常有兩種嘗試方向:統計的方案和神經網絡的方案。

本文就講到這里，希望大家會喜歡。