常用的聚类算法的类别及特点

常用的聚类算法可以分为以下几类：

1. 基于原型的聚类算法：如K-Means算法、LVQ算法等，该类算法以一些代表性的样本作为聚类中心，通过计算样本之间的距离或相似度，将样本划分到最近的聚类中心所在的簇中。

2. 层次聚类算法：如AGNES算法、DIANA算法等，该类算法从单个样本出发，不断合并相似度高的样本或簇，形成一个树形层次结构，直至所有样本都被合并到一个簇中。

3. 基于密度的聚类算法：如DBSCAN算法、OPTICS算法等，该类算法通过将样本空间划分为密度可达的区域，将高密度区域作为簇的中心，从而实现聚类。

4. 基于模型的聚类算法：如GMM算法、EM算法等，该类算法假设样本分布符合某种概率分布，通过参数估计来确定簇的个数和位置。

不同聚类算法具有不同的特点和适用范围，例如：

1. K-Means算法适用于数据量大、簇数已知的情况，但对初始聚类中心的选择比较敏感。

2. 层次聚类算法适用于数据量小、簇数未知的情况，但计算复杂度较高。

3. 基于密度的聚类算法对数据分布的偏斜性不敏感，适用于处理噪声数据，但对密度参数的选择比较敏感。

4. 基于模型的聚类算法对数据分布假设的准确性要求较高，但可以处理椭圆形或非凸形状的簇。