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聚类分析的计算方法主要有以下几种:划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。

划分方法:KMEANS(K-means)、kme doids(K-中心点)、CLARANS算法(基于选择的算法)层次分析方法:BIRCH算法(平衡迭代协议和聚类)、CURE算法(代表点聚类)、CHAMELEON算法(动态模型)基于密度的算法:DBSCAN算法(基于高密度连续区域)、DENCLUE算法(密度分布函数)、OPTICS算法(对象分类识别)基于网格的方法:STING算法(统计信息网络)、CLIOUE算法(聚类高维空间)、WAVECLUSTER算法(小波变换)基于模型

DBSCAN和Kmeans的区别:1)K-means和DBSCAN都是分区聚类算法，将每个对象分配到单个簇中，但K-means一般会对所有对象进行聚类，而DBS can会丢弃它识别为噪声的对象。2)K-means使用基于原型的聚类概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。3)K-means难以处理非球形簇和不同大小的簇。DBSCAN可以处理不同大小或形状的集群，并且它受噪声和离群值的影响较小。

4)K均值只能用于质心定义明确的数据(如均值或中值)。DBSCAN要求密度的定义(基于传统的欧几里德密度概念)对数据有意义。5)K-means可用于稀疏的高维数据，如文档数据。DBSCAN在这类数据上通常表现不佳，因为传统的欧氏密度定义对于高维数据不能很好地处理它们。6)K-means和DBSCAN的原始版本是为欧几里得数据设计的，但是它们被扩展以处理其他类型的数据。

3.1Kpototypes算法Kpototypes算法结合了可以处理符号属性的Kmeans方法和改进的Kmodes方法。与Kmeans方法相比，Kpototypes算法可以处理符号属性。3.2CLARANS算法(划分法)CLARANS算法是一种随机搜索聚类算法，是一种分割聚类方法。它首先随机选取一个点作为当前点，然后在其周围随机检查一些不大于参数Maxneighbor的相邻点。如果找到更好的邻点，则移到邻点，否则视为局部最小值。

算法要求所有聚类的对象都必须预传到内存中，数据集需要多次扫描，对于大数据量来说相当耗时耗空间。虽然通过引入R-tree结构提高了其性能，可以处理基于磁盘的大规模数据库，但是R*树的构建和维护成本太高。该算法对脏数据和异常数据不敏感，但对数据对象和人的顺序极其敏感，只能处理凸形或球形边界聚类。

16，玩具数据集上不同聚类算法的比较ImportTimeImportWarning SimportNumpyasnportMatplotlib。pyplotaspltfromsklinengimportcluster，Datasets，mixturefromskneel . neighbors _ graphfromskneel . preprocessingimportstandardscalerpromitertoolsimportcycle，

问题1:什么是聚类分析？有哪几种聚类算法？聚类分析也叫分组分析，是研究(样本或指标)分类的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学。在古代分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少使用数学工具进行定量分类。随着人类科技的发展，对分类的要求越来越高，以至于仅凭经验和专业知识有时难以准确分类，于是人们逐渐将数学工具引入分类学，形成数值分类学，再将多元分析技术引入数值分类学，形成聚类分析。

空间数据聚类算法主要包括四类:(1)带划分的聚类；(2)层次聚类；(3)基于密度的聚类；(4)基于网格的聚类。时空数据聚类算法是对空间数据聚类算法的检验，将时间维度纳入聚类计算。1.1基于划分的空间聚类算法kmeans算法:用户定义k个聚类的质心位置，将每个数据点聚合到质心最近的聚类，并为每个聚类重新计算质心位置，重复步骤2和3，直到质心收敛。

t是步骤4的迭代次数，对用户给定的聚类中心初始位置和噪声点非常敏感。同时，处理海量数据需要很长时间。1.2层次空间聚类算法层次聚类的目的是将数据对象分配到一个层次结构中，它遵循两种脚本策略:向上聚集和向下分裂。向上聚集法将每个对象视为一个独立的簇，然后从整个层次结构的底层聚集具有相似特征的簇，逐层递归到顶层。

传统的聚类分析计算方法主要有以下几种:1 .partitioningmethods给定一个有n个元组或记录的数据集，分裂方法将构造k个组，每个组代表一个聚类，k。

DBSCAN 流程图