Chameleon简介 Chameleon（变色龙）算法是一种两阶段层次聚类算法。在进行两个类簇合并时使用更高的标准，同时考虑了类簇之间的互连性（连接两个子簇的边的权重之和）和近似性（连接两个子簇的边的平均权重），具…
CURE（Clustering Using Representatives）是一种针对大型数据库的高效的聚类算法。基于层次的传统的聚类算法得到的是球状的，相等大小的聚类，对异常数据比较脆弱。CURE采用了用多个点代表一个簇的方法，可以较好…
BIRCH算法简介 BIRCH算法的全称是Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies，它使用聚类特征来表示一个簇，使用聚类特征树（CF-树）来表示聚类的层次结构，算法思路也是“自底向上”的。 BI…
层次聚类简介 层次聚类算法(Hierarchical Clustering)将数据集划分为一层一层的clusters，后面一层生成的clusters基于前面一层的结果。层次聚类算法一般分为两类： Divisive 层次聚类：又称自顶向下（top-dow…
在K-Means算法中，最终的聚类效果受初始的聚类中心的影响，K-Means++算法的提出，为选择较好的初始聚类中心提供了依据，但是算法中，聚类的类别个数k仍需事先制定，对于类别个数事先未知的数据集，K-Means和K-Means…
根据训练样本中是否包含标签信息，机器学习可以分为监督学习和无监督学习。聚类算法是典型的无监督学习，其训练的样本中值包含样本的特征，不包含样本的标签信息。在聚类算法中。利用样本的特征，将具有相似属性的…
