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聚类算法的类型非常多，按照不同的分类标准可以划分为多种类别。下面我帮你梳理一下常见的聚类算法类型及其代表方法，方便你理解和选择。

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 1. 按聚类方法分类

# 1.1 基于划分的方法（Partitioning Clustering）

- 通过划分数据集，将数据分成若干个互斥的子集。  
- 代表算法：  K-Means  、K-Medoids（PAM）、CLARANS。

# 1.2 基于层次的方法（Hierarchical Clustering）

- 通过构建层次树（树状图）进行聚类，分为自底向上（凝聚式）和自顶向下（分裂式）。  
- 代表算法：  AGNES  （凝聚式）、DIANA（分裂式）、BIRCH。

# 1.3 基于密度的方法（Density-Based Clustering）

- 根据数据点的密度分布进行聚类，能够发现任意形状的簇，且能识别噪声。  
- 代表算法：  DBSCAN  、OPTICS、DENCLUE。

# 1.4 基于网格的方法（Grid-Based Clustering）

- 将数据空间划分成有限数量的单元（网格），在网格层面进行聚类，计算效率高。  
- 代表算法：STING、CLIQUE、WaveCluster。

# 1.5 基于模型的方法（Model-Based Clustering）

- 假设数据由若干个模型生成，通过拟合模型参数实现聚类。  
- 代表算法：  高斯混合模型（GMM）  、隐马尔可夫模型（HMM）。

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 2. 按数据类型分类

-   基于数值型数据的聚类  ：如K-Means、DBSCAN。  
-   基于类别型数据的聚类  ：如K-Modes、ROCK。  
-   混合数据类型聚类  ：如K-Prototypes。

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 3. 按算法特点分类

-   硬聚类（Hard Clustering）  ：每个样本属于一个簇，如K-Means。  
-   软聚类（Fuzzy Clustering）  ：每个样本属于多个簇，带有隶属度，如模糊C均值（FCM）。

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 4. 常见聚类算法总结表

| 类型           | 代表算法               | 特点                             |
|----------------|------------------------|----------------------------------|
| 划分方法       | K-Means, K-Medoids     | 简单高效，适合球状簇               |
| 层次方法       | AGNES, DIANA, BIRCH    | 生成树状结构，适合层次分析         |
| 密度方法       | DBSCAN, OPTICS         | 能发现任意形状簇，识别噪声         |
| 网格方法       | STING, CLIQUE          | 计算速度快，适合大规模数据         |
| 模型方法       | GMM, HMM               | 基于概率模型，适合复杂分布         |
| 软聚类         | FCM                    | 样本可属于多个簇，适合模糊边界     |

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 5. 总结

聚类算法类型繁多，选择时应根据：

- 数据规模和维度  
- 数据类型（数值、类别或混合）  
- 期望的簇形状和数量  
- 是否需要识别噪声  
- 计算资源和效率要求