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    该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。 它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。 距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高。 通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高，从而达到聚类的目的。 简单说，谱聚类其实就是使用了一种映射方法，将原有数据映射到新的数据空间，使得原数据中空间位置接近的样本在映射后更加接近，这种映射称为拉普拉斯映射。 注意：步骤4中是选取最小的k个特征值对应特征向量， 那么问题来了，为什么要选取最小特征值呢？
  • 通透！十大聚类算法全总结！！-腾讯云开发者社区-腾讯云
    十大聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN、谱聚类、高斯混合模型等，各有特点。 K-means简单高效，适合大数据；DBSCAN识别任意形状簇，抗噪强；谱聚类适合复杂形状；GMM提供概率信息。 不同算法适用于不同场景，选择需考虑数据特性和需求。
  • 聚类算法 | Machine Learning | Google for Developers
    本课程将简要介绍四种常见方法。 集群的 质心 是集群中所有点的算术平均值。 基于中心点的聚类 会将数据整理为非层次结构的聚类。 基于质心的聚类算法高效，但对初始条件和离群值敏感。 其中，k-means 是最常用的算法。 它要求用户定义质心点数量 k，并且适用于大致等大小的集群。 图 1：基于中心点的聚类示例。 基于密度的聚类会将示例密度较高的连续区域连接到集群中。 这样，便可发现任意数量的任意形状的集群。 系统不会将离群值分配到任何簇。 这些算法难以处理不同密度的集群和高维数据。 图 2：基于密度的聚类示例。 这种聚类方法假定数据由概率分布（例如 高斯分布）组成。 在图 3 中，基于分布的算法会将数据聚类为三个高斯分布。 随着与分布中心的距离增加，点属于该分布的概率会降低。
  • 2025年十大机器学习聚类算法合集，附代码
    算法首先随机初始化 K 个质心，然后通过迭代以下两个步骤来优化聚类结果：一是将每个数据点分配到距离其最近的质心所在的簇；二是更新每个簇的质心为该簇所有数据点的均值。
  • 不同数据场景下的聚类算法 - wang_yb - 博客园
    本文将介绍几种常见的聚类算法，包括原型聚类（如 k-均值、学习向量量化、高斯混合聚类）、密度聚类（DBSCAN）和层次聚类（AGNES）。 通过浅显易懂的方式介绍它们的原理，





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