聚类分析的机器学习方法

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分成多个类别，使得同一类别内的对象相似性尽可能地高，而不同类别之间的相似性尽可能地低。聚类分析的目的是发现数据集中的内在结构，以便更好地理解数据。

常见的聚类分析方法包括：

1. K-means聚类：将数据集分成K个簇，每个簇的中心是该簇中所有点的平均值。

2. 层次聚类：将数据集中的对象根据相似性逐步合并成越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中。

3. 密度聚类：将数据集中的对象分成高密度区域和低密度区域，从而形成簇。

4. 高斯混合模型聚类：假设数据集中的对象由多个高斯分布组成，然后使用EM算法来对高斯分布进行估计，以确定每个对象属于哪个簇。

5. DBSCAN聚类：通过寻找高密度区域来确定簇的数量和形状，而不需要预先指定簇的数量。

这些方法在实际应用中具有不同的优缺点和适用范围，需要根据具体问题进行选择。