7种常用的聚类方法

1、磷挎菪闲划分方法：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1）每一个分组至少包含一邗锒凳审个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好。

3、基于密度的方法：基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“恽贴淑溪类圆形”的聚类的缺点。这个方法的指导思想就是，只要一个区域中的点的密度大过某个阀值，就把它加到与之相近的聚类中去。

5、基于模型的方法：基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。这样一个模型可能是数据点在空间中的密度分布函数或者其它。

7、最大最小距离聚类算法：这种方法的核心思想是先计算出聚类中心，再把所有的样本点按照就近原则，归到离自身最近的聚类中心所对应的类。最大最小是指在所有的最小距离中选取最大的。