ignorant_resentment的博客

基于Python实现了K-Means、GMM、DBSCAN、AGNES等四种常见的聚类算法. 很难对聚类方法提出一个简洁的分类，因为这些类别可能重叠，从而使得一种方法具有几类的特征，尽管如此，对于各种不同的聚类方法提供一个相对有组织的描述依然是有用的，为聚类分析计算方法主要有如下几种:划分法（Partitioning Methods）、层次法（Hierarchical Methods）、基于密度的方法（density-based methods）、基于网格的方法（grid-based methods）、基于模型的方法（Model-Based Methods）。

与K-means算法类似，区别在于中心点的选取，K-means中选取的中心点为当前类中所有点的重心，而K-medoids法选取的中心点为当前cluster中存在的一点，准则函数是当前cluster中所有其他点到该中心点的距离之和最小，这就在一定程度上削弱了异常值的影响，但缺点是计算较为复杂，耗费的计算机时间比K-means多。

k-means与k-medoids之间的差异就是可以理解为对于数据样本的平均值和中位数之间的差异：前者的取值范围可以是连续空间中的任意值，而后者的取值却只能是数据样本范围中的样本。上述代码是k-medoids的C++实现版本

DBSCAN算法是一种聚类算法，dbscan1d是DBSCAN算法的一维实现。 创建它是为了在大型1D阵列上高效地执行聚类。 Sci-kit Learn的DBSCAN实现没有一维的特殊情况，因为在这种情况下，计算全距离矩阵很浪费。 最好简单地对输入数组进行排序并执行有效的二等分以找到最接近的点要好得多。 这是运行软件包附带的简单配置文件脚本的结果。 在每种情况下，DBSCAN1D都比scikit Learn的实现快得多。

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