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Scikit-learn
Scikit-learn 是基于Scipy為機(jī)器學(xué)習(xí)建造的的一個(gè)Python模塊，他的特色就是多樣化的分類(lèi)，回歸和聚類(lèi)的算法包括支持向量機(jī)，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類(lèi)器，隨機(jī)森林，Gradient Boosting，聚類(lèi)算法和DBSCAN。而且也設(shè)計(jì)出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
2.Pylearn2
Pylearn是一個(gè)讓機(jī)器學(xué)習(xí)研究簡(jiǎn)單化的基于Theano的庫(kù)程序。
3.NuPIC
NuPIC是一個(gè)以HTM學(xué)習(xí)算法為工具的機(jī)器智能。HTM是皮層的精確計(jì)算方法。HTM的核心是基于時(shí)間的持續(xù)學(xué)習(xí)算法和儲(chǔ)存和撤銷(xiāo)的時(shí)空模式。NuPIC適合于各種各樣的問(wèn)題,尤其是檢測(cè)異常和預(yù)測(cè)的流數(shù)據(jù)來(lái)源。
4. Nilearn
Nilearn 是一個(gè)能夠快速統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的Python模塊。它利用Python語(yǔ)言中的scikit-learn 工具箱和一些進(jìn)行預(yù)測(cè)建模，分類(lèi)，解碼，連通性分析的應(yīng)用程序來(lái)進(jìn)行多元的統(tǒng)計(jì)。
5.PyBrain
Pybrain是基于Python語(yǔ)言強(qiáng)化學(xué)習(xí)，人工智能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)的簡(jiǎn)稱(chēng)。 它的目標(biāo)是提供靈活、容易使用并且強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和進(jìn)行各種各樣的預(yù)定義的環(huán)境中測(cè)試來(lái)比較你的算法。
6.Pattern
Pattern 是Python語(yǔ)言下的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)挖掘模塊。它為數(shù)據(jù)挖掘，自然語(yǔ)言處理，網(wǎng)絡(luò)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)提供工具。它支持向量空間模型、聚類(lèi)、支持向量機(jī)和感知機(jī)并且用KNN分類(lèi)法進(jìn)行分類(lèi)。
7.Fuel
Fuel為你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供數(shù)據(jù)。他有一個(gè)共享如MNIST, CIFAR-10 (圖片數(shù)據(jù)集), Google’s One Billion Words (文字)這類(lèi)數(shù)據(jù)集的接口。你使用他來(lái)通過(guò)很多種的方式來(lái)替代自己的數(shù)據(jù)。
8.Bob
Bob是一個(gè)的信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的工具。它的工具箱是用Python和C++語(yǔ)言共同編寫(xiě)的，它的設(shè)計(jì)目的是變得更加高效并且減少開(kāi)發(fā)時(shí)間，它是由處理圖像工具,音頻和處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別的大量包構(gòu)成的。
9.Skdata
Skdata是機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)集的庫(kù)程序。這個(gè)模塊對(duì)于玩具問(wèn)題，流行的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言的數(shù)據(jù)集提供標(biāo)準(zhǔn)的Python語(yǔ)言的使用。
10.MILK
MILK是Python語(yǔ)言下的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包。它主要是在很多可得到的分類(lèi)比如SVMS,K-NN,隨機(jī)森林，決策樹(shù)中使用監(jiān)督分類(lèi)法。 它還執(zhí)行特征選擇。 這些分類(lèi)器在許多方面相結(jié)合,可以形成不同的例如無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、密切關(guān)系金傳播和由MILK支持的K-means聚類(lèi)等分類(lèi)系統(tǒng)。
11.IEPY
IEPY是一個(gè)專(zhuān)注于關(guān)系抽取的開(kāi)源性信息抽取工具。它主要針對(duì)的是需要對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行信息提取的用戶(hù)和想要嘗試新的算法的科學(xué)家。
12.Quepy
Quepy是通過(guò)改變自然語(yǔ)言問(wèn)題從而在數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)言中進(jìn)行查詢(xún)的一個(gè)Python框架。他可以簡(jiǎn)單的被定義為在自然語(yǔ)言和數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)中不同類(lèi)型的問(wèn)題。所以，你不用編碼就可以建立你自己的一個(gè)用自然語(yǔ)言進(jìn)入你的數(shù)據(jù)庫(kù)的系統(tǒng)。
現(xiàn)在Quepy提供對(duì)于Sparql和MQL查詢(xún)語(yǔ)言的支持。并且計(jì)劃將它延伸到其他的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)言。
13.Hebel
Hebel是在Python語(yǔ)言中對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)的一個(gè)庫(kù)程序，它使用的是通過(guò)PyCUDA來(lái)進(jìn)行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的類(lèi)型的工具而且能提供一些不同的活動(dòng)函數(shù)的激活功能，例如動(dòng)力，涅斯捷羅夫動(dòng)力，信號(hào)丟失和停止法。
14.mlxtend
它是一個(gè)由有用的工具和日常數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)的擴(kuò)展組成的一個(gè)庫(kù)程序。
15.nolearn
這個(gè)程序包容納了大量能對(duì)你完成機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)有幫助的實(shí)用程序模塊。其中大量的模塊和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
16.Ramp
Ramp是一個(gè)在Python語(yǔ)言下制定機(jī)器學(xué)習(xí)中加快原型設(shè)計(jì)的解決方案的庫(kù)程序。他是一個(gè)輕型的pandas-based機(jī)器學(xué)習(xí)中可插入的框架，它現(xiàn)存的Python語(yǔ)言下的機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的聲明性語(yǔ)法探索功能從而能夠快速有效地實(shí)施算法和轉(zhuǎn)換。
17.Feature Forge
這一系列工具通過(guò)與scikit-learn兼容的API，來(lái)創(chuàng)建和測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)功能。
這個(gè)庫(kù)程序提供了一組工具，它會(huì)讓你在許多機(jī)器學(xué)習(xí)程序使用中很受用。當(dāng)你使用scikit-learn這個(gè)工具時(shí)，你會(huì)感覺(jué)到受到了很大的幫助。（雖然這只能在你有不同的算法時(shí)起作用。）
18.REP
REP是以一種和諧、可再生的方式為指揮數(shù)據(jù)移動(dòng)驅(qū)動(dòng)所提供的一種環(huán)境。
它有一個(gè)統(tǒng)一的分類(lèi)器包裝來(lái)提供各種各樣的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一個(gè)群體以平行的方式訓(xùn)練分類(lèi)器。同時(shí)它也提供了一個(gè)交互式的情節(jié)。
19.Python 學(xué)習(xí)機(jī)器樣品
用的機(jī)器學(xué)習(xí)建造的簡(jiǎn)單收集。
20.Python-ELM
這是一個(gè)在Python語(yǔ)言下基于scikit-learn的極端學(xué)習(xí)機(jī)器的實(shí)現(xiàn)。
分類(lèi)算法和聚類(lèi)算法（分類(lèi)算法和聚類(lèi)算法有哪些）
發(fā)布時(shí)間：2023-04-17 17:42:25
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
79
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于分類(lèi)算法和聚類(lèi)算法的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。
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本文目錄:
算法和聚類(lèi)算法（分類(lèi)算法和聚類(lèi)算法有哪些）.jpg)
一、k-means算法是聚類(lèi)算法還是分類(lèi)算法
一,k-means聚類(lèi)算法原理
k-means
算法接受參數(shù)
k
；然后將事先輸入的n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為
k個(gè)聚類(lèi)以便使得所獲得的聚類(lèi)滿(mǎn)足：同一聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較高；而不同聚類(lèi)中的對(duì)象相似度較小.聚類(lèi)相似度是利用各聚類(lèi)中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)
象”（引力中心）來(lái)進(jìn)行計(jì)算的.
k-means算法是最為經(jīng)典的基于劃分的聚類(lèi)方法,是十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法之一.k-means算法的基本思想是：以空間中k個(gè)點(diǎn)為中心進(jìn)行聚類(lèi),對(duì)最靠近他們的對(duì)象歸類(lèi).通過(guò)迭代的方法,逐次更新各聚類(lèi)中心的值,直至得到最好的聚類(lèi)結(jié)果.
假設(shè)要把樣本集分為c個(gè)類(lèi)別,算法描述如下：
（1）適當(dāng)選擇c個(gè)類(lèi)的初始中心；
（2）在第k次迭代中,對(duì)任意一個(gè)樣本,求其到c個(gè)中心的距離,將該樣本歸到距離最短的中心所在的類(lèi)；
（3）利用均值等方法更新該類(lèi)的中心值；
（4）對(duì)于所有的c個(gè)聚類(lèi)中心,如果利用（2）（3）的迭代法更新后,值保持不變,則迭代結(jié)束,否則繼續(xù)迭代.
該算法的最大優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)潔和快速.算法的關(guān)鍵在于初始中心的選擇和距離公式.
二、聚類(lèi)算法有哪些
聚類(lèi)算法有：劃分法、層次法、密度算法、圖論聚類(lèi)法、網(wǎng)格算法、模型算法。
1、劃分法
劃分法(partitioning methods)，給定一個(gè)有N個(gè)元組或者紀(jì)錄的數(shù)據(jù)集，分裂法將構(gòu)造K個(gè)分組，每一個(gè)分組就代表一個(gè)聚類(lèi)，K<N。使用這個(gè)基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法。
2、層次法
層次法(hierarchical methods)，這種方法對(duì)給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行層次似的分解，直到某種條件滿(mǎn)足為止。具體又可分為“自底向上”和“自頂向下”兩種方案。代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等。
3、密度算法
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(gè)根本區(qū)別是：它不是基于各種各樣的距離的，而是基于密度的。這樣就能克服基于距離的算法只能發(fā)現(xiàn)“類(lèi)圓形”的聚類(lèi)的缺點(diǎn)。代表算法有：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等。
4、圖論聚類(lèi)法
圖論聚類(lèi)方法解決的第一步是建立與問(wèn)題相適應(yīng)的圖，圖的節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于被分析數(shù)據(jù)的最小單元，圖的邊（或?。?duì)應(yīng)于最小處理單元數(shù)據(jù)之間的相似性度量。因此，每一個(gè)最小處理單元數(shù)據(jù)之間都會(huì)有一個(gè)度量表達(dá)，這就確保了數(shù)據(jù)的局部特性比較易于處理。圖論聚類(lèi)法是以樣本數(shù)據(jù)的局域連接特征作為聚類(lèi)的主要信息源，因而其主要優(yōu)點(diǎn)是易于處理局部數(shù)據(jù)的特性。
5、網(wǎng)格算法
基于網(wǎng)格的方法(grid-based methods)，這種方法首先將數(shù)據(jù)空間劃分成為有限個(gè)單元（cell）的網(wǎng)格結(jié)構(gòu),所有的處理都是以單個(gè)的單元為對(duì)象的。代表算法有：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法。
6、模型算法
基于模型的方法(model-based methods)，基于模型的方法給每一個(gè)聚類(lèi)假定一個(gè)模型，然后去尋找能夠很好的滿(mǎn)足這個(gè)模型的數(shù)據(jù)集。通常有兩種嘗試方向：統(tǒng)計(jì)的方案和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方案。
擴(kuò)展資料：
聚類(lèi)分析起源于分類(lèi)學(xué)，在古老的分類(lèi)學(xué)中，人們主要依靠經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)，很少利用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行定量的分類(lèi)。隨著人類(lèi)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)分類(lèi)的要求越來(lái)越高，以致有時(shí)僅憑經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)難以確切地進(jìn)行分類(lèi)，于是人們逐漸地把數(shù)學(xué)工具引用到了分類(lèi)學(xué)中，形成了數(shù)值分類(lèi)學(xué)，之后又將多元分析的技術(shù)引入到數(shù)值分類(lèi)學(xué)形成了聚類(lèi)分析。聚類(lèi)分析內(nèi)容非常豐富，有系統(tǒng)聚類(lèi)法、有序樣品聚類(lèi)法、動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法、模糊聚類(lèi)法、圖論聚類(lèi)法、聚類(lèi)預(yù)報(bào)法等。
在商業(yè)上，聚類(lèi)可以幫助市場(chǎng)分析人員從消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)中區(qū)分出不同的消費(fèi)群體來(lái)，并且概括出每一類(lèi)消費(fèi)者的消費(fèi)模式或者說(shuō)習(xí)慣。它作為數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)模塊，可以作為一個(gè)單獨(dú)的工具以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中分布的一些深層的信息，并且概括出每一類(lèi)的特點(diǎn)，或者把注意力放在某一個(gè)特定的類(lèi)上以作進(jìn)一步的分析；并且，聚類(lèi)分析也可以作為數(shù)據(jù)挖掘算法中其他分析算法的一個(gè)預(yù)處理步驟。
參考資料：百度百科-聚類(lèi)算法
三、老師讓學(xué)習(xí)人工智能中常用分類(lèi)和聚類(lèi)算法和scilearn包的使用，請(qǐng)問(wèn)應(yīng)該怎么學(xué)習(xí)？
四、數(shù)據(jù)挖掘干貨總結(jié)（四）--聚類(lèi)算法
本文共計(jì)2680字，預(yù)計(jì)閱讀時(shí)長(zhǎng)七分鐘
聚類(lèi)算法
一 、 本質(zhì)
將數(shù)據(jù)劃分到不同的類(lèi)里，使相似的數(shù)據(jù)在同一類(lèi)里，不相似的數(shù)據(jù)在不同類(lèi)里
二 、 分類(lèi)算法用來(lái)解決什么問(wèn)題
文本聚類(lèi)、圖像聚類(lèi)和商品聚類(lèi)，便于發(fā)現(xiàn)規(guī)律，以解決數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題
三 、 聚類(lèi)算法基礎(chǔ)知識(shí)
1. 層次聚類(lèi) vs 非層次聚類(lèi)
– 不同類(lèi)之間有無(wú)包含關(guān)系
2. 硬聚類(lèi) vs 軟聚類(lèi)
– 硬聚類(lèi)：每個(gè)對(duì)象只屬于一個(gè)類(lèi)
– 軟聚類(lèi)：每個(gè)對(duì)象以某個(gè)概率屬于每個(gè)類(lèi)
3. 用向量表示對(duì)象
– 每個(gè)對(duì)象用一個(gè)向量表示，可以視為高維空間的一個(gè)點(diǎn)
– 所有對(duì)象形成數(shù)據(jù)空間（矩陣）
– 相似度計(jì)算：Cosine、點(diǎn)積、質(zhì)心距離
4. 用矩陣列出對(duì)象之間的距離、相似度
5. 用字典保存上述矩陣（節(jié)省空間）
D={(1,1):0,(1,2):2,(1,3):6...(5,5):0}
6. 評(píng)價(jià)方法
– 內(nèi)部評(píng)價(jià)法（Internal Evalution）：
• 沒(méi)有外部標(biāo)準(zhǔn)，非監(jiān)督式
• 同類(lèi)是否相似，跨類(lèi)是否相異
DB值越小聚類(lèi)效果越好，反之，越不好
– 外部評(píng)價(jià)法（External Evalution）：
• 準(zhǔn)確度（accuracy）: (C11+C22) / (C11 + C12 + C21 + C22)
• 精度（Precision）: C11 / (C11 + C21 )
• 召回（Recall）: C11 / (C11 + C12 )
• F值（F-measure）：
β表示對(duì)精度P的重視程度，越大越重視，默認(rèn)設(shè)置為1，即變成了F值，F(xiàn)較高時(shí)則能說(shuō)明聚類(lèi)效果較好。
四 、 有哪些聚類(lèi)算法
主要分為 層次化聚類(lèi)算法 ， 劃分式聚類(lèi)算法 ， 基于密度的聚類(lèi)算法 ， 基于網(wǎng)格的聚類(lèi)算法 ， 基于模型的聚類(lèi)算法等 。
4.1 層次化聚類(lèi)算法
又稱(chēng)樹(shù)聚類(lèi)算法，透過(guò)一種層次架構(gòu)方式，反復(fù)將數(shù)據(jù)進(jìn)行分裂或聚合。典型的有BIRCH算法，CURE算法，CHAMELEON算法，Sequence data rough clustering算法,Between groups average算法,Furthest neighbor算法,Neares neighbor算法等。
凝聚型層次聚類(lèi) ：
先將每個(gè)對(duì)象作為一個(gè)簇，然后合并這些原子簇為越來(lái)越大的簇，直到所有對(duì)象都在一個(gè)簇中，或者某個(gè)終結(jié)條件被滿(mǎn)足。
算法流程：
1. 將每個(gè)對(duì)象看作一類(lèi)，計(jì)算兩兩之間的最小距離；
2. 將距離最小的兩個(gè)類(lèi)合并成一個(gè)新類(lèi)；
3. 重新計(jì)算新類(lèi)與所有類(lèi)之間的距離；
4. 重復(fù)2、3，直到所有類(lèi)最后合并成一類(lèi)。
特點(diǎn)：
1. 算法簡(jiǎn)單
2. 層次用于概念聚類(lèi)（生成概念、文檔層次樹(shù)）
3. 聚類(lèi)對(duì)象的兩種表示法都適用
4. 處理大小不同的簇
5. 簇選取步驟在樹(shù)狀圖生成之后
4.2 劃分式聚類(lèi)算法
預(yù)先指定聚類(lèi)數(shù)目或聚類(lèi)中心，反復(fù)迭代逐步降低目標(biāo)函數(shù)誤差值直至收斂，得到最終結(jié)果。K-means,K-modes-Huang,K-means-CP,MDS_CLUSTER, Feature weighted fuzzy clustering，CLARANS等
經(jīng)典K-means：
算法流程：
1. 隨機(jī)地選擇k個(gè)對(duì)象，每個(gè)對(duì)象初始地代表了一個(gè)簇的中心；
2. 對(duì)剩余的每個(gè)對(duì)象，根據(jù)其與各簇中心的距離，將它賦給最近的簇；
3. 重新計(jì)算每個(gè)簇的平均值，更新為新的簇中心；
4. 不斷重復(fù)2、3，直到準(zhǔn)則函數(shù)收斂。
特點(diǎn)：
1.K的選擇
2.中心點(diǎn)的選擇
– 隨機(jī)
– 多輪隨機(jī)：選擇最小的WCSS
3.優(yōu)點(diǎn)
– 算法簡(jiǎn)單、有效
– 時(shí)間復(fù)雜度：O(nkt)
4.缺點(diǎn)
– 不適于處理球面數(shù)據(jù)
– 密度、大小不同的聚類(lèi)，受K的限制，難于發(fā)現(xiàn)自然的聚類(lèi)
4.3 基于模型的聚類(lèi)算法
為每簇假定了一個(gè)模型，尋找數(shù)據(jù)對(duì)給定模型的最佳擬合，同一”類(lèi)“的數(shù)據(jù)屬于同一種概率分布，即假設(shè)數(shù)據(jù)是根據(jù)潛在的概率分布生成的。主要有基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法，尤其以基于概率模型的方法居多。一個(gè)基于模型的算法可能通過(guò)構(gòu)建反應(yīng)數(shù)據(jù)點(diǎn)空間分布的密度函數(shù)來(lái)定位聚類(lèi)?；谀Ｐ偷木垲?lèi)試圖優(yōu)化給定的數(shù)據(jù)和某些數(shù)據(jù)模型之間的適應(yīng)性。
SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 ：
該算法假設(shè)在輸入對(duì)象中存在一些拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)或順序，可以實(shí)現(xiàn)從輸入空間(n維)到輸出平面(2維)的降維映射，其映射具有拓?fù)涮卣鞅３中再|(zhì),與實(shí)際的大腦處理有很強(qiáng)的理論聯(lián)系。
SOM網(wǎng)絡(luò)包含輸入層和輸出層。輸入層對(duì)應(yīng)一個(gè)高維的輸入向量，輸出層由一系列組織在2維網(wǎng)格上的有序節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，輸入節(jié)點(diǎn)與輸出節(jié)點(diǎn)通過(guò)權(quán)重向量連接。學(xué)習(xí)過(guò)程中，找到與之距離最短的輸出層單元，即獲勝單元，對(duì)其更新。同時(shí)，將鄰近區(qū)域的權(quán)值更新，使輸出節(jié)點(diǎn)保持輸入向量的拓?fù)涮卣鳌?/p>
算法流程：
1. 網(wǎng)絡(luò)初始化，對(duì)輸出層每個(gè)節(jié)點(diǎn)權(quán)重賦初值；
2. 將輸入樣本中隨機(jī)選取輸入向量，找到與輸入向量距離最小的權(quán)重向量；
3. 定義獲勝單元，在獲勝單元的鄰近區(qū)域調(diào)整權(quán)重使其向輸入向量靠攏；
4. 提供新樣本、進(jìn)行訓(xùn)練；
5. 收縮鄰域半徑、減小學(xué)習(xí)率、重復(fù)，直到小于允許值，輸出聚類(lèi)結(jié)果。
4.4 基于密度聚類(lèi)算法
只要鄰近區(qū)域的密度（對(duì)象或數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)目）超過(guò)某個(gè)閾值，就繼續(xù)聚類(lèi)，擅于解決不規(guī)則形狀的聚類(lèi)問(wèn)題，廣泛應(yīng)用于空間信息處理,SGC,GCHL，DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法。
DBSCAN：
對(duì)于集中區(qū)域效果較好，為了發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，這類(lèi)方法將簇看做是數(shù)據(jù)空間中被低密度區(qū)域分割開(kāi)的稠密對(duì)象區(qū)域；一種基于高密度連通區(qū)域的基于密度的聚類(lèi)方法，該算法將具有足夠高密度的區(qū)域劃分為簇，并在具有噪聲的空間數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇。
4.5 基于網(wǎng)格的聚類(lèi)算法
基于網(wǎng)格的方法把對(duì)象空間量化為有限數(shù)目的單元，形成一個(gè)網(wǎng)格結(jié)構(gòu)。所有的聚類(lèi)操作都在這個(gè)網(wǎng)格結(jié)構(gòu)（即量化空間）上進(jìn)行。這種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是它的處理 速度很快，其處理速度獨(dú)立于數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)目，只與量化空間中每一維的單元數(shù)目有關(guān)。但這種算法效率的提高是以聚類(lèi)結(jié)果的精確性為代價(jià)的。經(jīng)常與基于密度的算法結(jié)合使用。代表算法有STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法等。
以上就是關(guān)于分類(lèi)算法和聚類(lèi)算法相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
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