聚类算法详解：K-Means与DBSCAN

“聚类算法讲解--.pdf” 在机器学习领域，聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象根据它们的相似性或差异性分成不同的组，即所谓的簇。聚类算法无需预先知道数据的类别标签，而是通过分析数据的内在结构来寻找自然的分组。 K-MEANS算法是聚类算法中最常见的一种。它的基本思想是通过迭代找到K个质心，每个质心代表一个簇的中心。首先，我们需要指定簇的数量K。然后，根据欧几里得距离或余弦相似度等距离度量方法，将每个数据点分配给最近的质心所在的簇。质心是簇中所有点的均值。算法的工作流程包括初始化质心、重新分配数据点到最近的质心、更新质心，直至质心不再显著移动或达到预设的迭代次数。K-MEANS算法简单快速，适用于常规形状的数据集，但其缺点是K值难以确定，且对于非凸或不规则形状的簇识别能力较弱。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它能发现任意形状的簇并有效处理噪声点。DBSCAN的核心概念是核心对象，即在设定的半径r（称为ϵ-邻域）内包含至少minPts个点的点。如果两个点之间可以通过核心对象的密度可达路径连接，那么它们被认为是密度相连的。反之，那些不能被任何核心对象密度可达的点被视为噪声点。边界点是属于某个簇但不是核心对象的点。DBSCAN的参数包括半径ϵ和最小点数MinPts，前者可以通过K距离来设定，后者一般选取较小的值。参数的选择对聚类结果有显著影响。DBSCAN的优势在于能够处理非凸形状的簇，但参数调整可能较为复杂。 为了更好地理解和评估聚类效果，可以使用可视化工具，例如链接中提到的两个资源，它们可以帮助直观地展示DBSCAN算法的聚类过程和结果。通过可视化，我们可以更清晰地看到不同簇的分布以及噪声点的分布情况，从而进一步优化聚类算法的参数设置。 聚类算法是数据分析中的重要工具，K-MEANS和DBSCAN是两种常见的方法，各有特点和适用场景。理解这些算法的基本原理和参数设置，对于数据挖掘和模式识别具有重要的实践价值。