十大聚类算法总结及实现

K-means：这是最常见的聚类算法之一，用于将数据分成预定义数量的簇。 层次聚类：通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类，可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。 DBSCAN：一种基于密度的聚类算法，能够识别任意形状的簇，同时对噪声和离群点具有较好的鲁棒性。 谱聚类：使用数据的相似性矩阵来进行聚类，特别适用于复杂形状的数据集。 ​高斯混合模型：是一种基于概率模型的聚类方法，适用于估计子群体的分布。 模糊C-means：与K-means相似，但允许一个数据点属于多个簇，每个簇都有一定的隶属度或概率。 K-medoids：与K-means类似，但使用数据点（medoids）而不是均值作为簇的中心。 Mean Shift：通过迭代地更新候选簇中心点来寻找数据点密度最高的区域。 OPTICS：一种基于密度的聚类算法，类似于DBSCAN，但对不同密度的数据集表现更好。 BIRCH：专为大型数据集设计的一种层次聚类方法。