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文件名称：聚类算法：高斯混合模型与EM算法.docx
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更新时间：2025-09-28
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文档摘要
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聚类算法：高斯混合模型与EM算法
1聚类算法概述
聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组到不同的簇中，使得同一簇内的样本彼此相似，而不同簇的样本差异较大。聚类在许多领域都有应用，如市场细分、文档分类、图像分析和生物信息学等。
1.1聚类算法的类型
基于划分的聚类：如K-means算法，将数据集划分为K个簇，每个簇由一个中心点表示。
基于层次的聚类：构建一个簇的层次结构，可以是自底向上或自顶向下的方式。
基于密度的聚类：如DBSCAN算法，根据样本的密度分布来确定簇的边界。
基于网格的聚类：将数据空间划分为有限数量的单元格，然后在网格上