聚类算法总结 - Partitional Clustering

2019年3月21日 292次阅读来源: 聚类算法

算法	概括	优缺点
k-means	每次从类中求均值作为中心点用到了EM的思想目标是最小化sum of squared error	要求预设k值易受噪音和离异点的影响对不规则形状的类聚类效果不好不保证全局最优
k-means++	目标是找到k个合理的初始种子点给k-means。 1. 随机挑个随机点当“种子点” 2. 对于每个点，计算其和最近的“种子点”的距离D(x)并保存，然后把这些距离加起来得到Sum(D(x))。 3. 再取一个随机值，用权重的方式来取计算下一个“种子点”。这个算法的实现是，先取一个能落在Sum(D(x))中的随机值Random，然后用Random -= D(x)，直到其<=0，此时的点就是下一个“种子点”。 4. 重复2和3直到k个中心被选出来 5. 利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法
k-modes	K-Means算法的扩展对于分类型数据，用mode求中心点
k-prototypes	结合了k-means和k-modes
k-medoids	每次从类中找一个具体的点来做中心点。目标是最小化absolute error。 PAM是一种典型的k-medoids实现。	对噪音和离异点不那么敏感然而计算量大很多
CLARA	先抽样，再用PAM	对于大数据比PAM好点主要是看sample的效果
CLARANS	每次随机的抓一个medoid跟一般点，然后判断，这两者如果替换的话，能不能减小absolute-error	融合了PAM和CLARA两者的优点，是第一个用于空间数据库的聚类算法

    原文作者：聚类算法
    原文地址: https://blog.csdn.net/xavierwu/article/details/48622991
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