7种常见的聚类算法原理及代码实现

聚类分析算法概述

聚类分析是机器学习中的一种无监督学习方法，用于将数据样本分成若干簇。本文介绍了七种常见的聚类算法及其实现过程。

1. k-means聚类

k-means算法通过迭代计算质心并分配样本到最近簇，直到满足停止条件。Python代码示例展示了使用pyclustering库的kmeans函数和数据可视化。

2. DBSCAN聚类（密度聚类）

DBSCAN算法基于密度的概念来识别簇，将高密度区域的点归于同一簇，低密度区域的点视为噪声。代码示例使用pyclustering的dbscan函数及结果可视化。

3. K-Medians聚类

K-Medians聚类是k-means的变体，使用中位数作为簇中心，对异常值和噪声点更鲁棒。示例代码展示了如何使用pyclustering库实现kmedians聚类和结果可视化。

4. K-Medoids聚类

K-Medoids聚类选择簇内实际数据点作为簇中心，与k-means的主要区别。代码示例说明了如何使用kmedoids函数进行聚类和结果展示。

5. X-means聚类

X-means算法是k-means的扩展，能够自动确定簇的数量，通过对簇的分裂尝试和BIC评估来优化聚类。代码示例使用pyclustering的xmeans函数和结果可视化。

6. MBSAS聚类

MBSAS算法结合了K-means的思想，使用轮廓系数作为停止准则自动确定最佳聚类数量。代码示例展示了MBSAS算法的应用和结果展示。

7. FCM聚类

FCM（Fuzzy C-Means）聚类允许数据点以不同隶属度属于多个簇，更适合处理重叠和不确定性数据。代码示例展示了FCM算法的实现和聚类结果的可视化。