机器学习中什么是聚类算法

文章阐述了关于机器学习中什么是聚类算法，以及聚类算法概念的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、常见的几种聚类方法
• 2、聚类算法有哪几种

常见的几种聚类方法

1、聚类不需要人工标注和预先训练分类器，类别在聚类过程中自动生成。

2、重复步骤4，直到所有样本都合并到同一个簇为止 系统聚类法的定义与含义：系统聚类法（Hierarchical Clustering）是一种基于距离的聚类算法，用于将一组数据点分成不同的集群。

3、传统的聚类分析计算方法主要有划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法五种。

4、常见的分类与聚类算法 所谓分类，简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。如在自然语言处理NLP中，我们经常提到的文本分类便就是一个分类问题，一般的模式分类方法都可用于文本分类研究。

聚类算法有哪几种

自从H art igan在文献[ 11]中提出的算法被实现[ 12] ， 增量聚类就吸引了众人的关注。D. Fisher[ 13] 提出的COBWEB 算法是一种涉及到增量形式数据点的增量聚类算法。

聚类分析是分类算法中的一种，是无监督的，不需要训练。聚类算法分为：硬聚类算法和软聚类算法，硬聚类中最经典的是K均值聚类算法，就是大家所说的K-means算法，软聚类算法中最经典的是模糊C均值聚类算法，就是FCM。

有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。

关于机器学习中什么是聚类算法，以及聚类算法概念的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。