聚類分析有五種主要類型：層次聚類（基於距離）劃分聚類（k-均值、k-中心點、模糊c均值）密度聚類（DBSCAN、OPTICS）譜聚類（拉普拉斯特徵圖）其他聚類演算法（基於模型、神經網路）
聚類分析的類型
聚類分析是一種無監督機器學習技術，用於將資料點分組到具有相似特徵的類別中。聚類演算法有多種，每種演算法都有其獨特的優點和缺點。
層次聚類
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基於距離：使用距離測量（如歐氏距離或餘弦相似度）來確定資料點之間的相似度。
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凝聚：從每個資料點開始，並逐漸合併最相似的簇，直到達到所需的簇數。
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分裂：從一個包含所有資料點的簇開始，並逐漸將其拆分，直到達到所需的簇數。
分割聚類
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k-平均值：將資料點指派給k個簇，每個簇的中心是簇中所有資料點的平均值。
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k-中心點：將資料點指派給k個簇，每個簇的中心是簇中所有資料點的質心（中位數）。
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模糊c平均值：允許資料點屬於多個簇，其成員資格由一個模糊值（0 到 1）表示。
密度聚類
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DBSCAN：將資料點分組到高密度區域，並且這些區域之間由低密度區域分隔。
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OPTICS：透過計算每個資料點及其鄰居的密度，將資料點組織成一個層次結構。
譜聚類
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基於圖：將資料點表示為圖中的節點，並使用圖論技術來識別簇。
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拉普拉斯特徵圖：利用資料點的相似度矩陣建構一個拉普拉斯矩陣，然後進行特徵分解以識別簇。
其他聚類演算法
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#基於模型：使用統計模型（如高斯混合模型）對資料進行聚類。
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神經網路：使用神經網路架構來學習資料點之間的相似性。
以上是聚類分析有哪幾種的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
