各种聚类算法的优缺点
在机器学习领域中，聚类(cluster)是最基本的无监督学习问题
之一。

聚类算法是指把具有相似性质的数据对象分组的算法，被广泛
应用于数据挖掘、模式识别等领域。

本文将介绍几种常见的聚类算法、它们的优缺点，并与之间做出比较。

一、K-Means聚类算法
K-Means算法又称为K均值算法，是最为普及的一种聚类算法。

该算法通过将 n 个对象分到 k 个类的方法来使每个数据对象都与所属类的
均值最为接近。

K-Means聚类算法有以下优缺点：
优点：
1.简单、易于实现。

2.计算速度快。

缺点：
1.需要预先设定数据类别数量，且对初始化比较敏感。

2.数据集分布不均匀或聚类类别的数量差别较大时，聚类效果较差。

二、层次聚类算法
层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类方法，可以得到不同类别的
层次结构。

该算法的核心思想就是通过计算每个数据对象间的距离并
逐步将他们聚合成层次结构。

层次聚类算法的优缺点如下：
优点：
1.可以帮助我们发现数据对象之间的内部关系和层次结构。

2.不需要预先设定聚类类别数量。

缺点：
1.计算复杂度较高，不适合大规模数据集。

2.聚类的结果可能会很大，难以在可视化方面得到较好的展示效果。

三、DBSCAN聚类算法
DBSCAN是基于密度的聚类算法。

该算法将具有密度连接的数据点视为
一组，并且可以在其它密度较低的区域中选择单个数据点。

DBSCAN聚
类算法的优缺点如下：
优点：
1.不需要预设聚类类别数量。

2.能够发现任意形态的聚类。

缺点：
1.初始化比较敏感，对参数设置等因素较为敏感。

2.难以解决密度分布不均一、噪音点分布不规律的问题。

四、BIRCH聚类算法
BIRCH算法是基于描述的聚类方法，是聚类中的层次算法。

BIRCH的全称是Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies，它采用一种合并聚类方式，通过类的层次结构来简化聚类过程。

BIRCH聚类算法的优缺点如下：
优点：
1.该算法能够处理海量数据。

2.可以在一次扫描过程中建立层次结构。

缺点：
1.对数据的形态比较敏感，不能很好地处理不同尺度、不等大小的数据。

2.数据维度高时，算法效率将明显降低。

综上，不同的聚类算法各有其优缺点。

在实际应用中，我们需要根据数据集的特征以及需求来选择适合自己的聚类算法。