•聚类算法简介•K-means聚类算法•DBSCAN聚类算法•层次聚类算法•聚类算法在R中的实现•案例分析CHAPTER聚类的定义与目的聚类定义聚类目的聚类算法的分类010203基于距离的聚类基于密度的聚类基于模型的聚类聚类算法的评价指标内部评价指标外部评价指标根据已知类别标签的评价指标，如分类准确率、召回率等。CHAPTERK-means算法的基本思想K-means算法的步骤3.重新计算中心点2.分配数据点4.迭代1.初始化5.输出结果K-means算法的优缺点010203K-means算法的优缺点K-means算法的优缺点CHAPTERDBSCAN算法的基本思想基于密度的聚类01核心点与边界点的定义02簇的生成03DBSCAN算法的步骤2.扩展邻域1.选择种子点023.标记簇03015.迭代05044.处理噪声点DBSCAN算法的优缺点对异常值具有较强的鲁棒性可发现任意形状的簇DBSCAN算法的优缺点•无需预先设定簇的数量：DBSCAN能够自动确定簇的数量，用户无需预先设定。DBSCAN算法的优缺点对参数敏感计算量大CHAPTER层次聚类算法的基本思想层次聚类算法是一种基于距离的聚类方法，它将数据点按照距离的远近进行层次性的聚合。在层次聚类中，每个数据点最初被视为一个独立的簇，然后通过不断地合并最接近的簇，形成越来越大的簇，直到满足终止条件。层次聚类的基本思想是通过将数据点按照距离进行层次性的聚合，使得相似的数据点聚集在一起，不相似的数据点分离在不同的簇中。层次聚类算法的步骤步骤1步骤2步骤5步骤4步骤3层次聚类算法的优缺点可视化效果好层次聚类可以生成树状图（dendrogram），方便观察数据的聚类结果和层次结构。适用于任意形状的簇层次聚类对簇的形状没有限制，可以发现不同形状的簇。层次聚类算法的优缺点层次聚类算法的优缺点计算量大对噪声和异常值敏感层次聚类的计算量较大，特别是当数据集很大时，聚类过程可能非常耗时。层次聚类对噪声和异常值比较敏感，因为噪声和异常值可能会影响距离的计算和簇的合并。VSCHAPTERK-means聚类算法在R中的实现输入02标题010304DBSCAN聚类算法在R中的实现层次聚类算法在R中的实现。CHAPTERK-means聚类算法案例分析总结词详细描述DBSCAN聚类算法案例分析总结词详细描述层次聚类算法案例分析总结词详细描述THANKS
