数据挖掘导论（第二版），中文第8章：聚类：其他问题和算法.pptx

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数据分析

第八章

聚类：其他问题和算法

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

都是基于划分的聚类算法 .



K-means 针对所有对象 ; DBSCAN 不是 .

DBSCAN 可以处理不同的形状和大小的簇 ; K-means 趋

于球形簇 .

DBSCAN VS K-means

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

DBSCAN 不太受噪声和离群点的影响 ; K-means 存在异常

值时性能较差



K-means 只能应用于质心有意义的数据 ; DBSCAN 需要一

个有意义的密度定义



DBSCAN 高维数据的处理效果较差 ; K-means 对于某些类

型的高维数据效果良好

DBSCAN VS K-means

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

K-means 时间复杂度 O(n); DBSCAN 是 O(n^2)



K-mean 受初始化质心影响，结果可能不同 ; DBSCAN 多

次运行结果一直



DBSCAN 自动确定簇的个数 ; K-means 需要定义



K-means 可以看做一个优化问题 ; DBSCAN 不基于任何形

式化的模型 .

DBSCAN VS K-means

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数据、簇和聚类算法的特性

聚类分析受以下因素影响

数据

簇