用k-means、k-mediods、dbscan、agens进行聚类分析比较实验的实验原理

聚类分析是一种常见的无监督学习技术，它可以将数据集中的样本划分成若干个不同的类别。在聚类分析中，k-means、k-medoids、DBSCAN和AGNES是四种常见的聚类算法，它们的实验原理如下：

1. K-means聚类算法

K-means算法是一种基于距离的聚类算法，它将数据集中的样本划分成k个簇，其中每个簇的中心点称为质心。算法的实现过程包括以下几个步骤：

1) 随机选择k个样本作为初始质心；
2) 将每个样本分配到与其最近的质心所在的簇中；
3) 更新每个簇的质心；
4) 重复2）和3）步骤，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

K-means算法通过将样本分配到最近的质心所在的簇中来最小化簇内的平方误差和，从而实现聚类分析。

2. K-medoids聚类算法

K-medoids算法是一种基于距离的聚类算法，它与K-means算法的主要区别在于，K-medoids算法中每个簇的中心点是从该簇中选择的一个样本点，而不是简单地求簇中所有点的平均值。算法的实现过程包括以下几个步骤：

1) 随机选择k个样本作为初始质心；
2) 将每个样本分配到与其最近的质心所在的簇中；
3) 对于每个簇，选择其中一个样本作为新的质心，使得该样本到其他点的距离之和最小；
4) 重复2）和3）步骤，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

K-medoids算法通过选择簇中代表性样本作为质心来实现聚类分析。

3. DBSCAN聚类算法

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据集中的样本划分成若干个不同的簇，其中每个簇都具有一定的密度。算法的实现过程包括以下几个步骤：

1) 对于每个样本点，计算其以给定半径范围内的其他样本点的个数，如果该值大于等于给定阈值，则将该样本点标记为核心对象；
2) 将所有核心对象连接构成簇；
3) 将所有非核心对象分配到与其最近的核心对象所在的簇中；
4) 重复2）和3）步骤，直到所有样本点都被分配到某个簇中。

DBSCAN算法通过基于密度的簇定义来实现聚类分析。

4. AGNES聚类算法

AGNES算法是一种基于层次的聚类算法，它将数据集中的样本按照相似性逐层分解，最终形成一棵树形结构。算法的实现过程包括以下几个步骤：

1) 将每个样本看作一个初始簇；
2) 计算任意两个簇之间的距离，将距离最小的两个簇合并成一个新的簇；
3) 重复2）步骤，直到所有样本都被合并到一个簇中。

AGNES算法通过层次聚类的方式将样本逐层合并，从而实现聚类分析。