聚类算法图图图
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聚类算法最主要的是划分方法和层次方法两种。
划分聚类算法通过优化评价函数把数据集分割为K个部分，它需要K作为 输入参数。典型的分割聚类算法有K-means算法, K-medoids算法、CLARANS算法。
层次聚类由不同层次的分割聚类组成，层次之间的分割具有嵌套的关系。它不需要输入参数，这是它优于分割聚类 算法的一个明显的优点，其缺点是终止条件必须具体指定。典型的分层聚类算法有BIRCH算法、DBSCAN算法和CURE算法等。
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