导图社区 分组算法有哪些
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分组算法有哪些
基于相似性的分组算法
基于距离的分组算法
最短距离法
通过计算样本之间的距离,将距离最近的样本归为一组。
可以使用欧氏距离、曼哈顿距离或闵可夫斯基距离等来度量样本之间的距离。
最长距离法
与最短距离法相反,将距离最远的样本划分为不同的组。
可以在数据给定范围内选择最远的样本对作为判断依据。
平均距离法
计算所有样本之间的距离平均值,并将与平均值最近的样本归为一组。
可以使用算术平均距离或重心平均距离来计算。
中心距离法
将每个组的中心作为参考点,计算样本到中心的距离,并选择最近的中心将样本归为一组。
常用的中心距离包括欧氏距离、曼哈顿距离和马氏距离等。
基于密度的分组算法
DBSCAN算法
基于样本密度的聚类算法,将样本点分为核心对象、边界对象和噪声对象。
利用核心对象的邻域密度来构建簇,并将邻域密度满足条件的样本点归为同一簇。
可以有效处理具有任意形状和大小的簇,并且对噪声数据具有鲁棒性。
OPTICS算法
全称为Ordering Points To Identify the Clustering Structure。
通过计算样本点的核心距离和可达距离来构建样本之间的排序关系,并以此来判断簇的存在。
在密度变化较大的区域,能够自适应地调整聚类的参数。
总结
基于相似性的分组算法通过计算样本之间的距离或密度来进行分组。
不同的方法适用于不同的数据类型和问题场景。
在选择分组算法时,需要根据特定任务的需求进行权衡和选择。