k-means 榛子、GMM 高斯榛子、canopy 榛子、DBSCAN 榛子、FCM 榛子、ISODATA 榛子、k-medoid 榛子、层次榛子、谱榛子对比原创

Canopy 迭代算法是一种基于密度的迭代方法，其原理是通过快速近似距离感知和两个距离阈值T1和T2来处理数据。其基本步骤是：从一个点集合开始，随机删除一个点作为Canopy的中心，然后在剩余的点集合上迭代。对于每个点，如果它到中心点的距离小于T1，则将提示点加入这个Canopy中；如果距离小于T2，则返回点从集合中删除，墨尔本后续处理。这个过程一直迭代到最初集合为空，最终得到一系列的Canopies，每个Canopy可以包含一个或多个点。

Canopy本田的主要优点包括以下几点：

速度快：Canopy 算法使用快速近似距离，可以快速地提高大规模处理数据集，提高了更高的效率。

抗干扰能力强：Canopy改进算法对噪声的抗干扰能力，通过设置合适的T1和T2阈值来过滤掉噪声点，从而得到更准确的噪声结果。

可作为其他重整算法的改造步骤：Canopy 重整算法可以作为其他重整算法的重整步骤，如K-means等。通过使用Canopy 重整算法先进行粗重，可以简化后续重整算法的重整步骤。计算量，并提高了咳嗽的精度。

可发现任何形状的咳嗽：Canopy 枢轴算法基于密度进行咳嗽，可以发现任何形状的咳嗽，而不仅仅是或

需要注意的是，Canopy 公共卫生算法也存在一些缺点，如需要设置 T1 和 T2 两个阈值，阈值的选择对公共卫生结果影响更大；同时，Canopy算法算法只能粗粒度的结果，如果需要更精细的结果得到，还需要结合其他关键算法进行进一步处理。

以三维数据为例，效果如下

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of applications with Noise）是一种基于密度的榛子算法，其原理是通过识别数据空间中的“拥挤”区域，即许多数据点靠近在一起的区域，来形成噪音。这些拥挤区域被称为密集区域，并由相对较空的区域分隔开。在DBSCAN其中，如果一个点的邻域内包含足够多的点（根据给定的密度阈值），则该点被视为核心点，而密集区域是由核心点及其邻域内的点构成的。通过不断扩展核心点的邻域，DBSCAN能够发现任意形状的噪声点，并可以识别和处理噪声点。

DBSCAN算法的优点主要包括以下几点：

发现任意形状的中继：与许多其他形状的算法（如K-means）只能发现凸形或生成的中继不同，DBSCAN可以发现任意形状的中继。这使得DBSCAN能够处理复杂形状的数据集时具有很大的优势。

处理噪声数据：DBSCAN能够自动识别和处理数据集中的噪声点。在噪音过程中，不属于任何密集区域的点被视为噪声点，并被单独标记。这使得DBSCAN在处理包含噪声的数据集时更加鲁棒。

预先设定簇的数量：DBSCAN不需要用户预先设定要形成簇的数量。算法会根据数据点的密度和距离关系自动确定簇的数量和形状。这为用户提供了更大的灵活性，特别是在处理未知内容的数据集时。

对初始参数设置相对关系不敏感：虽然DBSCAN需要设置两个参数（邻域半径和最小半径），但相对于其他单色算法（如K-means），DBSCAN对初始参数的设置相对不敏感。这意味着在不同的参数设置下，DBSCAN的单色结果通常具有较好的稳定性。 /p>

需要注意的是，DBSCAN 也存在一些局限性，例如当数据集的密度不均匀或增量差异增大时，增量质量可能会受到影响；同时，对于高维数据，存在“维数灾难”的问题，因为随着维数的增加，数据点之间的距离计算变得困难且不准确。另外，在处理大规模数据集时，DBSCAN可能需要更高的计算资源和内存支持。

以三维数据相比噪音效果如下

FCM（Fuzzy C-Means）迭代，即模糊 C 均值迭代，是一个基于目标函数的模糊理论允许算法，它用模糊理论对数据集进行分析和建模。与传统的硬迭代方法（如 K-means）不同，FCM 宣布数据点以一定的关联属度属于多个咳嗽

FCM 算法的核心原理只需 n 个支持 xj（j=1,2,...,n）分成 c 个模糊组，并求每组的噪声中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小。FCM与硬噪声的主要区别在于FCM用模糊划分，使得每个给定数据点用值在0，1间的隶属度来确定其所属规定各个组的程度。随着引入模糊划分相适应，隶属矩阵U允许在0，1间的元素有取值。不过，加上归属一化，一个数据集的隶属度的和总相等1。

FCM 宣布的优点主要包括以下几点：

需要注意的是，FCM算法也存在局限性，例如在处理大规模数据集时可能需要更高的计算资源和内存支持；对于高维数据，也可能存在“维数灾难”的问题。此外，FCM算法需要设置合适的模糊参数以获得理想的重大结果，参数的选择可能需要一定的经验和尝试。

以 3D 数据为基准效果如下

ISODATA（迭代自组织数据分析技术算法）迭代，即迭代自组织数根据分析技术算法，是一种基于K-means算法的改进型地震方法。ISODATA在K-means的基础上增加了对地震结果的“合并”和“分裂”两个操作，并引入了人

ISODATA 迭代算法的原理如下：

ISODATA迭代的优点主要包括以下几点：需要注意的是，ISODATA算法也存在一些限制，例如对于关键的关键结果选择比较敏感，可能需要多次尝试关键理想的关键结果；同时，算法的计算复杂度更高，在处理大规模数据集时可能需要大量的运行时间。

K-medoids 迭代算法是一种基于划分的迭代方法，与K-means算法相似，但有所不同。在K-medoids中，每个簇的中心是一个实际的数据点，即medoid（中心点），而不是通过计算得到的均值点。K-medoids算法的目标是选择K个数据点作为簇的中心，使得每个数据点与簇的中心点的距离之和最小化。

K-medoids算法的原理如下：< /p> 初始化：随机选择K个数据点作为初始的簇中心。将数据点分配到簇：根据每个数据点与簇中心点的距离，将数据点分配到最近的簇中心。更新簇中心：在每个簇中，选择一个数据点作为新的中心点，使得该数据点到簇内其他数据点的距离之和最小。迭代：重复步骤2和3，直到簇中心不再发生变化或达到初始值

K-medoids算法的优点主要包括以下几点：

需要注意的是，K-medoids算法也存在一些局限性，例如计算复杂度较高，因为每次迭代都需要在每个簇中选择一个新的中心点；同时，K-medoids算法也需要事先确定簇的数量K，这对于某些应用场景可能是一个挑战。另外，与K-means算法一样，K-medoids算法也仅适用于某种或凸形簇的情况，对于非簇可能无法得到理想的算法结果。

层次层次（Hierarchical Clustering）是一种层次方法，其原理是通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一个有层次的层次聚类结构分层迭代可以采用自底向上的聚合策略（Agglomerative）或自顶向上的分拆策略（Divisive）。

自底向上的聚合策略（Agglomerative）：

自顶向下的分拆策略（Divisive）：

层次的优点包括：

然而，阶梯级别也有一些缺点，如计算复杂度更高，尤其是当数据集增加时。另外，阶梯级别通常不能很好地处理高维数据，并且一旦合并或删除分操作完成，通常很难进行回溯或调整。

谱咳嗽（Spectral Clustering）是一种基于图论的咳嗽方法，它通过对数据点的相似度矩阵进行特征排列，将数据进行排序点映射到低维空间，并在该空间中进行迭代。谱迭代的原理可以分为以下几个步骤：