四种聚类算法 📊 _ 划分聚类算法有哪些 🤔

随着数据科学的蓬勃发展，聚类算法作为数据分析的重要工具之一，在各个领域得到了广泛的应用。今天，让我们一起探索四种常见的聚类算法，并了解一下其中的划分聚类算法有哪些吧！🔍

首先，我们来谈谈K均值算法 🎚️。这是一种非常基础且常用的划分聚类算法，它通过迭代的方式将数据集划分为K个簇，每个簇内的数据点与该簇中心的距离最小。

接下来是凝聚层次聚类 ⬆️⬇️，虽然严格来说它不属于划分聚类算法，但作为一种重要的聚类方法，了解它也是很有必要的。这种方法从每个样本单独作为一个簇开始，逐步合并距离最近的两个簇，直到满足停止条件为止。

第三种是DBSCAN算法 🗺️。这是一种基于密度的空间聚类算法，能够识别出任意形状的簇，特别适合于处理具有噪声的数据集。

最后，我们介绍的是谱聚类 🎶。这是一种基于图论的聚类方法，通过构建数据点之间的相似性矩阵，然后对矩阵进行特征分解，从而实现数据的高效聚类。

以上就是四种常见的聚类算法以及划分聚类算法的简单介绍啦！希望对你有所帮助！💡

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