聚类算法详解：从层次到K均值

"这篇资料主要介绍了十大聚类算法中的几种方法，并提到了聚类在文档检索中的应用，包括向量空间模型的基本概念。" 聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象根据其相似性分成不同的组，即聚类。聚类的目标是使同一组内的对象尽可能相似，而不同组间的对象尽可能不相似。在十大算法中，聚类算法通常包括以下几种： 1. 分层次聚类法（最短距离法）：这种方法通过不断合并最近的样本或类来构建聚类树。初始时，每个样本都是一个独立的类，然后每次迭代中找到距离最近的两个类并合并，直到满足预设的类别数量K或者达到特定的合并标准。 2. K平均聚类法：这是一种迭代方法，首先随机选择K个样本作为初始聚类中心，然后将所有其他样本分配到最近的聚类中心，接着更新聚类中心为该类内所有样本的均值，重复这个过程直到聚类中心不再显著变化。 3. ISODATA（迭代自组织数据分类）聚类法：这是一种迭代的聚类算法，结合了分层聚类和K平均聚类的特点。它通过不断调整类别的边界和样本的分配，使得类内部的样本相似度增加，类之间的差异增大。 向量空间模型是信息检索领域常用的一种表示文档和查询的方法。在该模型中，每个文档和查询被转换为一个向量，向量的维度对应于词汇表中的单词，向量的每个元素表示对应单词的重要性或频率。通过计算查询向量和文档向量之间的相似度（如余弦相似度），可以找到与查询最相关的文档。 在实际应用中，聚类算法常用于数据分析、市场细分、文档分类、图像识别等领域。例如，在文档检索中，聚类可以帮助用户缩小搜索范围，先根据聚类结果找到相关的文档簇，再在簇内进行精细化的检索。 总结来说，聚类算法是数据分析的重要工具，通过不同的策略和距离度量来划分数据。向量空间模型则提供了将文本信息转化为数值表示的方式，便于进行相似性比较和聚类分析。在选择聚类算法时，需要考虑数据的特性和应用场景，以及是否需要预先设定类别数量等参数。