¿Qué métodos se incluyen en el método de agrupamiento de tipo q?
El método de agrupación de tipo Q incluye principalmente los siguientes métodos:
Agrupación de K-Means: la agrupación de K-Means es un algoritmo de agrupación basado en centroides y su proceso incluye que los puntos K sean aleatorios. seleccionados como centroides, y luego, para cada punto, se calcula la distancia a los k centroides y el punto se clasifica en el grupo con el centroide más cercano.
Luego, vuelva a calcular el centroide de cada grupo y repita los dos pasos anteriores hasta que el centroide ya no cambie o se alcance el número máximo de iteraciones. La ventaja del algoritmo de agrupamiento K-Means es que es simple de calcular y rápido, pero su desventaja es que es sensible a la selección del centroide inicial y cae fácilmente en el problema de las soluciones óptimas locales.
Agrupación jerárquica: el algoritmo de agrupación jerárquica es un método de agrupación de abajo hacia arriba o de arriba hacia abajo. El proceso consiste en comenzar con cada muestra y tratarla como un grupo independiente.
Calcule la similitud o distancia entre dos muestras y construya una estructura de árbol basada en la similitud o distancia, es decir, un árbol de agrupación (Dendrograma). Los dos grupos con la distancia más pequeña en el árbol de agrupación se fusionan continuamente hasta que todas las muestras se fusionan en un grupo o se alcanza un número preestablecido de grupos.
Agrupación DBSCAN:
El algoritmo de agrupación DBSCAN es un método de agrupación basado en densidad. Su característica es que no necesita preestablecer el número de grupos y puede encontrar grupos de cualquier forma. .
La densidad de la muestra se determina contando el número de muestras dentro de un rango determinado alrededor de cada muestra. Luego, las muestras conectadas por densidad se dividen en un grupo para lograr el propósito de agrupar.
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