聚类算法有：1、K-means；2、层次聚类；3、DBSCAN；4、GMM（高斯混合模型）；5、谱聚类。聚类算法是无监督学习的一种，目的是将数据分为多个类或簇，K-means是最常用的聚类算法之一，通过迭代的方式将数据分为K个簇。
1、K-means
概述： K-means是最常用的聚类算法之一，通过迭代的方式将数据分为K个簇。
特点： 必须预先指定K值（即簇的数量）。算法可能会陷入局部优异解。
2、层次聚类
概述： 层次聚类通过递归地合并或分割数据，直到满足某种停止条件来形成一个层次结构或树形结构。
特点： 结果通常以树状图（或称为树状图）的形式展现，不需要预先确定簇的数量。
3、DBSCAN
概述： DBSCAN是基于数据的密度来进行聚类的算法。
特点： 可以发现任意形状的簇，对于噪声数据也有较好的鲁棒性。不需要预设簇的数量。
4、GMM（高斯混合模型）
概述： GMM是一种基于概率模型的聚类方法，它假设数据是由多个高斯分布生成的。
特点： 可以模拟各种形状的簇，不仅仅是圆形或球形。
5、谱聚类
概述： 谱聚类利用数据的谱（即矩阵的特征向量）来进行聚类。
特点： 能够找到非线性的簇结构，常用于图结构的数据聚类。
延伸阅读：
聚类算法的选择与应用
选择适当的聚类算法通常取决于数据的特性和具体的应用场景。例如，如果数据的簇形状是非线性的，谱聚类或DBSCAN可能是更好的选择。而如果数据的大小和形状都比较规则，K-means可能是一个不错的选择。在实际应用中，可能需要尝试多种算法，以找到最合适的聚类结果。
文章标题：聚类算法有哪些，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/62834
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