快速聚类和层次聚类是常见的聚类方法么

是的，快速聚类（K-means clustering）和层次聚类（Hierarchical Clustering）都是常用的两种聚类方法。

1. 快速聚类（K-means）：这是一种迭代的、基于划分的方法，它将数据集划分为预先确定数量（k）的簇。算法首先随机选择k个初始质心，然后将每个数据点分配到最近的簇中，接着更新每个簇的质心，直到簇的分配不再改变或达到预设的迭代次数。这种方法简单高效，适用于大规模数据，但对初始质心的选择敏感。

2. 层次聚类：层次聚类又分为凝聚型（自底向上）和分裂型（自顶向下），它将数据点组织成一个树形结构，每个簇代表树中的一个节点。凝聚型从每个数据点开始，逐步合并最近的簇；而分裂型则是将所有数据点视为一个簇，然后不断细分。层次聚类可以生成簇的完整聚类路径，但计算复杂度可能较高，尤其是在处理大数据集时。