文章目录 1 K-Means聚类2 均值漂移聚类3 具噪声基于密度的空间聚类算法4 高斯混合模型的期望最大化聚类5 凝聚层次聚类 1 K-Means聚类 基本K-Means算法的思想很简单，事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，将样本点归到最相似的类中，接着，重新计算每个类的质心(即为类中

在深度学习中的聚类中，“类”指的是数据点的一个集合，这些数据点根据某种相似性标准被归为同一组。在聚类的上下文中，这些类通常被称为“簇”（clusters）。每个簇是数据集中的一个子集，簇内的元素相互之间比与其他簇的元素更相似。 聚类的关键概念： 簇（Cluster）: 数据点的集合，这些点根据某种度量（如欧几里得距离、余弦相似性）彼此相似。簇的定义可以是基于密度（如在DBSCAN算法中），中

在深度学习中的聚类中，“类”指的是数据点的一个集合，这些数据点根据某种相似性标准被归为同一组。在聚类的上下文中，这些类通常被称为“簇”（clusters）。每个簇是数据集中的一个子集，簇内的元素相互之间比与其他簇的元素更相似。 聚类的关键概念： 簇（Cluster）: 数据点的集合，这些点根据某种度量（如欧几里得距离、余弦相似性）彼此相似。簇的定义可以是基于密度（如在DBSCAN算法中），中

在深度学习中的聚类中，“类”指的是数据点的一个集合，这些数据点根据某种相似性标准被归为同一组。在聚类的上下文中，这些类通常被称为“簇”（clusters）。每个簇是数据集中的一个子集，簇内的元素相互之间比与其他簇的元素更相似。 聚类的关键概念： 簇（Cluster）: 数据点的集合，这些点根据某种度量（如欧几里得距离、余弦相似性）彼此相似。簇的定义可以是基于密度（如在DBSCAN算法中），中