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在此将sklearn官网的一张关于聚类算法比较的图片放过来。

下面的表格是根据sklearn官网翻译而来。

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方法名称	参数	可扩展性	应用场景	几何度量（距离）
MiniBatchKMeans	簇的数量	非常适合处理大量样本和中等数量的簇（使用MiniBatch时）	通用型，适用于簇大小均匀、几何形状平坦、簇数量不太多的情况，归纳式	点与点之间的距离
亲和力传播聚类	阻尼系数、样本偏好	不适合处理大量样本	适用于簇数量多、簇大小不均匀、非平坦几何形状的情况，归纳式	图距离（如最近邻图）
均值漂移聚类	带宽	不适合处理大量样本	适用于簇数量多、簇大小不均匀、非平坦几何形状的情况，归纳式	点与点之间的距离