经常使用聚类算法以及算法评价

聚类模型是一种非监督的学习方法，聚类的输入是一组未标记的数据，聚类模型根据自身的距离或类似性将其化为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化。常见聚类方法见下表：web 类别 主要算法 划分方法 k-Means,k-Medoids(k中心点),CLANRANS(基于选择的算法) 层次分析方法 BIRCH(平均迭代规约和聚类)，CURE(表明点聚类)，CHAMELEON(动态模型) 基于密

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