数据挖掘中的聚类算法综述

聚类算法是一种将数据集中的对象分成若干个组或者类别的方法。在数据挖掘中，聚类算法是一种非常常用的数据处理方法。常见的聚类算法有层次聚类、K均值聚类、DBSCAN等。层次聚类是一种从下而上的聚类方法，它首先把每个对象看做一个簇，然后将相似的簇合并，直到所有的簇被合并为一个大簇。K均值聚类是一种基于距离的聚类方法，它将数据集划分为K个簇，每个簇包含距离最近的K个点。DBSCAN是一种基于密度的聚类方法，它将数据划分为高密度区域和低密度区域，从而将其分为若干个簇。这些算法在聚类任务中都具有较为广泛的应用。