📊 各种聚类算法介绍和比较 🌟 四种常用聚类方法比较

在数据科学的世界里，聚类是一种重要的无监督学习技术，它能够帮助我们发现数据中的隐藏模式。今天，让我们一起探索四种常用的聚类算法，并了解它们各自的优缺点！

首先登场的是K均值聚类（K-Means），它是聚类界的“老大哥”。简单高效，适合处理球形分布的数据。不过，它对初始点的选择敏感，且无法应对非凸形状的数据。其次是层次聚类（Hierarchical Clustering），它像一棵树一样层层递进，无论是聚合还是分裂都能展现数据关系。但它的计算成本较高，尤其当数据量大时，可能让人望而却步。接下来是DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），它擅长识别任意形状的簇，并能自动忽略噪声点。然而，参数选择对其效果影响较大。最后是谱聚类（Spectral Clustering），它通过图论构建相似性矩阵，特别适合处理复杂结构的数据。只是它的计算复杂度较高，需要较强的数学基础。

无论选择哪种方法，找到最适合你的场景才是关键！数据分析的路上，聚类算法就是你的好帮手，快去试试吧！✨

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