机器学习 硬聚类算法概念

硬聚类算法是一种将数据集划分为不同的离散类别的机器学习方法。在硬聚类中，每个数据点只被分配到一个独立的类别中，没有模糊的成员关系。常见的硬聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN。

1. K均值聚类：K均值聚类是最常用的硬聚类算法之一。它将数据集划分为K个独立的类别，其中K是用户事先指定的。算法首先随机选择K个中心点，然后迭代地将每个数据点分配到离其最近的中心点所对应的类别中，然后更新中心点位置。重复这个过程直到收敛，直到中心点不再改变为止。

2. 层次聚类：层次聚类是一种自底向上或自顶向下的聚类方法，它通过计算数据点之间的相似度或距离来构建一个层次化的聚类树。在自底向上的方法中，每个数据点开始时被认为是一个单独的类别，然后迭代地合并最相似的类别，直到达到预定的停止条件。而在自顶向下的方法中，整个数据集被认为是一个类别，然后递归地将其划分为更小的子类别，直到达到停止条件。

3. DBSCAN：DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法。它通过定义一个数据点的邻域半径和最小邻域内的数据点数量来划分类别。DBSCAN将高密度区域视为类别，可以自动识别任意形状的聚类。该算法还可以标记噪声点，即不属于任何类别的数据点。

这些硬聚类算法在不同的应用场景中都有广泛的应用，可以帮助我们发现数据集中的内在结构和模式。