聚类算法详解：层次聚类到K均值，深度解析六种常用方法

本文主要介绍了几种常见的聚类方法，着重讨论了k-means聚类法，这是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的无监督学习技术。首先，我们从层次聚类法（最短距离法）开始，该方法通过不断合并距离最近的样本，形成层级结构，直到达到预定的类别数量。在这个过程中，类间的距离、类中心间距以及类内样本的紧密度是衡量聚类效果的重要指标。 接下来是k均值聚类法，其核心思想是通过迭代的方式，将数据点分配到最近的簇中心，同时更新每个簇的中心点，直到簇不再改变或者达到预设的迭代次数。这种方法的优点是简单易实现，但对初始聚类中心的选择敏感，且不适用于非凸形状的数据分布。 另外，文章提到了迭代自组织（ISODATA）聚类法，它是ISODATA算法的变种，通过逐步调整每个样本的类别归属，直到达到收敛状态。ISODATA的改进版本通常针对原始方法的一些缺点进行了优化，如提高聚类的稳定性。 基于“核”的聚类方法，虽然原文未详细展开，但可能指的是支持向量机（SVM）中的核函数在数据转换和非线性聚类中的应用，它能够处理非欧几里得空间的数据，并具有很好的泛化能力。 最后，向量空间模型是聚类和信息检索中的重要概念，它将文本数据转化为向量形式，通过计算查询向量和文档向量的相似度来确定文档的相关性。SMART搜索就是这种模型的一个典型应用，通过比较查询和文档的向量，找到最相关的结果返回给用户。 这些聚类方法各有特点，适用于不同的场景，选择合适的聚类算法取决于数据的特性、问题的复杂度以及所需的计算资源。理解这些基本的聚类方法有助于我们在实际数据分析和信息检索中做出明智的决策。