聚类算法叙述

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1、基于划分聚类算法（partitionclustering)k-means：是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点，该算法只能处理数值型数据k-modes：K-Means算法的扩展，采用简单匹配方法来度量分类型数据的相似度k-prototypes：结合了K-Means和K-Modes两种算法，能够处理混合型数据k-medoids：在迭代过程中选择簇中的某点作为聚点，PAM是典型的k-medoids算法CLARA：CLARA算法在PA

2、M的基础上采用了抽样技术，能够处理大规模数据CLARANS：CLARANS算法融合了PAM和CLARA两者的优点，是第一个用于空间数据库的聚类算法FocusedCLARAN：采用了空间索引技术提高了CLARANS算法的效率PCM：模糊集合理论引入聚类分析中并提出了PCM模糊聚类算法基于层次聚类算法：CURE：采用抽样技术先对数据集D随机抽取样本，再采用分区技术对样本进行分区，然后对每个分区局部聚类，最后对局部聚类进行全局聚类ROCK：也采用了随机抽样技术，该算法在计算两个对象的相似度时，同时考虑

3、了周围对象的影响CHEMALOEN（变色龙算法）：首先由数据集构造成一个K-最近邻图Gk,再通过一个图的划分算法将图Gk划分成大量的子图,每个子图代表一个初始子簇,最后用一个凝聚的层次聚类算法反复合并子簇，找到真正的结果簇SBAC：SBAC算法则在计算对象间相似度时，考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度，对于更能体现对象本质的属性赋予较高的权值BIRCH：BIRCH算法利用树结构对数据集进行处理，叶结点存储一个聚类，用中心和半径表示，顺序处理每一个对象，并把它划分到距离最近的结点，该算法也可

4、以作为其他聚类算法的预处理过程BUBBLE：BUBBLE算法则把BIRCH算法的中心和半径概念推广到普通的距离空间BUBBLE-FM：BUBBLE-FM算法通过减少距离的计算次数，提高了BUBBLE算法的效率基于密度聚类算法：DBSCAN：DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法，该算法采用空间索引技术来搜索对象的邻域，引入了“核心对象”和“密度可达”等概念，从核心对象出发，把所有密度可达的对象组成一个簇GDBSCAN：算法通过泛化DBSCAN算法中邻域的概念，以适应空间对象的特点DBLA

5、SD：OPTICS：OPTICS算法结合了聚类的自动性和交互性，先生成聚类的次序，可以对不同的聚类设置不同的参数，来得到用户满意的结果FDC：FDC算法通过构造k-dtree把整个数据空间划分成若干个矩形空间，当空间维数较少时可以大大提高DBSCAN的效率基于网格的聚类算法：STING：利用网格单元保存数据统计信息，从而实现多分辨率的聚类WaveCluster：在聚类分析中引入了小波变换的原理，主要应用于信号处理领域。（备注：小波算法在信号处理，图形图像，加密解密等领域有重要应用，是一种比较高深

6、和牛逼的东西）CLIQUE：是一种结合了网格和密度的聚类算法OPTIGRID：基于神经网络的聚类算法：自组织神经网络SOM：该方法的基本思想是--由外界输入不同的样本到人工的自组织映射网络中，一开始时，输入样本引起输出兴奋细胞的位置各不相同，但自组织后会形成一些细胞群，它们分别代表了输入样本，反映了输入样本的特征基于统计学的聚类算法：COBWeb：COBWeb是一个通用的概念聚类方法，它用分类树的形式表现层次聚类CLASSIT：AutoClass：是以概率混合模型为基础，利用属性的概率分布来描述

7、聚类，该方法能够处理混合型的数据，但要求各属性相互独立---------------------------------------------------------几种常用的聚类算法从可伸缩性、适合的数据类型、高维性（处理高维数据的能力）、异常数据的抗干扰度、聚类形状和算法效率6个方面进行了综合性能评价，评价结果如表1所示：算法名称可伸缩性适合的数据类型高维性异常数据的抗干扰性聚类形状算法效率WaveCluster很高数值型很高较高任意形状很高ROCK 很高 混合型 很高很高 任意形状一般B

8、IRCH较高 数值型 较低 较低 球形 很高CURE 较高 数值型 一般 很高 任意形状 较高K-Prototypes 一般 混合型 较低 较低 任意形状 一般DENCLUE 较低 数值型 较高 一般 任意形状 较高OptiGrid 一般 数值型 较高 一般 任意形状 一般CLIQUE 较高 数值型 较高 较高 任意形状 较低DBSCAN 一般 数值型 较低 较高 任意形状 一般CLARANS 较低 数值型 较低  较高 球形  较低-------------------------------