聚类算法的分类 ·划分方法 ·划分聚类算法通过优化误差函数把数据集分割为K个部分，它需要K作为 输人参数。 ·典型的分割聚类算法有K-means算法，K-medoids.算法、CLARANS算法。 ·层次方法 ·层次聚类由不同层次的分割聚类组成，层次之间的分割具有嵌套的关系。 ·不需要输入参数，这是它优于分割聚类算法的一个明显的优点，其缺点 是终止条件必须具体指定。 ·典型的分层聚类算法有BIRCH算法、DBSCAN算法和CURE算法等。 ·基于密度的聚类方法 ·基于网格的聚类方法 ·具有模型的聚类方法聚类算法的分类 • 划分方法 • 划分聚类算法通过优化误差函数把数据集分割为K个部分，它需要K作为 输人参数。 • 典型的分割聚类算法有K-means算法, K-medoids算法、CLARANS算法。 • 层次方法 • 层次聚类由不同层次的分割聚类组成，层次之间的分割具有嵌套的关系。 • 不需要输入参数，这是它优于分割聚类 算法的一个明显的优点，其缺点 是终止条件必须具体指定。 • 典型的分层聚类算法有BIRCH算法、DBSCAN算法和CURE算法等。 • 基于密度的聚类方法 • 基于网格的聚类方法 • 具有模型的聚类方法 • …