news 2026/4/28 4:35:52

聚类算法实战：K-means + DBSCAN + 层次聚类对比

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张小明

前端开发工程师

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聚类算法实战：K-means + DBSCAN + 层次聚类对比

文章目录

  • 聚类算法实战：K-means + DBSCAN + 层次聚类对比
    • 一、任务
    • 二、数据 (鸢尾花)
    • 三、K-means
      • 3.1 原理
      • 3.2 肘部法选 k
      • 3.3 训练
      • 3.4 结果
    • 四、DBSCAN
      • 4.1 原理
      • 4.2 月牙形数据
      • 4.3 参数调优
    • 五、层次聚类
    • 六、评估
    • 七、对比总结
    • 八、选择指南
    • 九、调试
    • 十、总结
    • 代码链接与详细流程

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聚类算法实战：K-means + DBSCAN + 层次聚类对比

一、任务

无标签数据集 ↓ 聚类算法 ├── K-means (球形簇, 需指定 k) ├── DBSCAN (任意形状, 自动发现簇数) └── 层次聚类 (树状结构, 可交互) ↓ 每个样本分配簇标签 ↓ 评估: 轮廓系数 / 人工检查
算法簇形状需指定 k对噪声鲁棒参数
K-means球形是否n_clusters
DBSCAN任意否是eps, min_samples
层次聚类
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