数据挖掘的经典聚类算法

数据挖掘的经典聚类算法包括K-Means、层次聚类、DBSCAN 和密度聚类等。

K-Means算法是一种基于距离度量的聚类算法，它将样本分成K个聚类，每个聚类有一个中心点，通过不断迭代优化中心点，实现对样本的聚类。

层次聚类算法是一种将样本分成一个层次结构的聚类算法，它可以分为凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种类型。

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将样本分为核心点、边界点和噪声点三类，通过计算样本之间的密度来实现聚类。

密度聚类算法是一种基于样本密度的聚类算法，它认为样本在密集区域内会聚集成类簇，通过不断扩张密集区域，实现对样本的聚类。

这些算法在实际应用中都有广泛的应用，可以用于图像分割、用户分群、异常检测等领域。