大数据聚类算法,dbscan和kmeans区别

大数据聚类算法,dbscan和kmeans区别

DBSCAN算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类。•1 算法聚类算法简单来讲，就是把全部对象按照其特征的距离远近，划分成若干簇。这些簇满足以下条件：1)一个簇内部对象距离近2)不同簇对象的距离远类似于上图显示的效果，中心点

˙０˙ K-Medians是与K-Means类似的另一种聚类算法，它是通过计算类中所有向量的中值，而不是平均值，来确定簇的中心点。这种方法的优点是对数据中的异常值不太敏感，但是在较大的数据集时进大数据聚类算法是一种无监督学习算法，它可以从数据集中自动提取有趣的结构特征，并为数据挖掘提供基础。对于大数据聚类任务，快速聚类、层次聚类和密度聚类算法是三大常用的聚

K-Means算法是常用的聚类算法，但其算法本身存在一定的问题，例如在大数据量下的计算时间过长就是一个重要问题。为此，Mini BatchK-Means,这个基于K-Means的变种大数据聚类是数据密集型科学的基础性、普遍性问题。可以毫不夸张的讲，如果聚类算法都搞不明白，或者说没有“落地”的“实例”，那说在搞数据挖掘就纯粹是忽悠了。人类的认知科学要想

尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大一各好的聚类算法有两个表现：•high intra-class similarity 簇内高的相似度•low inter-class similarity 簇间低的相似度相似度的衡量标准是由距离函数d(i,j)表示，距离函数对