大数据挖掘综述-大数据挖掘实例

简略信息一览：

• 1、常用聚类算法综述

常用聚类算法综述

聚类算法是数据科学中的关键工具，主要分为有监督和无监督学习。 无监督聚类不需要预先指定类别，它帮助揭示数据内在的结构。 基于划分的聚类方法，以k-means算法为代表，是聚类的基础，但需要预设簇的数量，并且对数据分布有特定假设。

本文概述常用聚类算法，包括划分、密度、层次、基于图以及基于GCN的聚类方法。首先，介绍了聚类的基本概念，强调聚类是无监督学习的一种，旨在将相似对象归类，以实现数据的结构发现。接下来，对聚类算法进行了分类，分为基于划分、密度、层次、基于图和基于GCN的聚类。

总的来说，聚类算法是一门精细的艺术，它结合了理论与实践，不断在数据探索的道路上寻求突破。每一种算法都有其独特之处，选择合适的聚类方法取决于数据的特性和我们的研究目标。让我们在数据的海洋中，用聚类算法绘制出一幅幅美丽的数据地图。

K-Means算法为我们提供了一种直观的聚类方法，但实践中需要灵活运用和调整，以适应不同数据集的特性。深入理解其原理和优化策略，将有助于我们在实际问题中更有效地应用这一经典算法。

深度聚类结合了深度学习的特征表示能力和聚类算法的分类功能，使得算法能够自动提取数据的潜在结构并进行聚类。该领域综述性的文章和资源包括：[1] A Survey of Clustering With Deep Learning： From the Perspective of Network Architecture 对深度聚类从网络架构的角度进行了全面概述。

关于大数据挖掘综述，以及大数据挖掘实例的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。