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kmeans和dbscan区别_java

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资料来源:网络整理       时间:2023/3/9 1:51:18       共计:3569 浏览

kmeans和dbscan区别?

1)K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法,但是K均值一般聚类所有对象,而DBSCAN丢弃被它识别为噪声的对象。

2)K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念。

3)K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇。DBSCAN可以处理不同大小或形状的簇,并且不太受噪声和离群点的影响。当簇具有很不相同的密度时,两种算法的性能都很差。

4)K均值只能用于具有明确定义的质心(比如均值或中位数)的数据。DBSCAN要求密度定义(基于传统的欧几里得密度概念)对于数据是有意义的。

5)K均值可以用于稀疏的高维数据,如文档数据。DBSCAN通常在这类数据上的性能很差,因为对于高维数据,传统的欧几里得密度定义不能很好处理它们。

6)K均值和DBSCAN的最初版本都是针对欧几里得数据设计的,但是它们都被扩展,以便处理其他类型的数据。

7)基本K均值算法等价于一种统计聚类方法(混合模型),假定所有的簇都来自球形高斯分布,具有不同的均值,但具有相同的协方差矩阵。DBSCAN不对数据的分布做任何假定。

8)K均值DBSCAN和都寻找使用所有属性的簇,即它们都不寻找可能只涉及某个属性子集的簇。

9)K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇。

10)K均值算法的时间复杂度是O(m),而DBSCAN的时间复杂度是O(m^2),除非用于诸如低维欧几里得数据这样的特殊情况。

11)DBSCAN多次运行产生相同的结果,而K均值通常使用随机初始化质心,不会产生相同的结果。

12)DBSCAN自动地确定簇个数,对于K均值,簇个数需要作为参数指定。然而,DBSCAN必须指定另外两个参数:Eps(邻域半径)和MinPts(最少点数)。

13)K均值聚类可以看作优化问题,即最小化每个点到最近质心的误差平方和,并且可以看作一种统计聚类(混合模型)的特例。DBSCAN不基于任何形式化模型。

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