聚类算法优缺点总结
数据具有大小很不同的簇 高维数据 具有离群点的数据 具有高度不规则区域的数据 具有球形簇的数据 具有很不相同的密度的数据 具有少量噪声点的数据 非欧几里得数据 欧几里得数据 具有许多属性和混合属性的数据
目标函数：最小化每个点到最近质心的距离的平方，即最小化SSE。 优点： （1）原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快。 （2）局部最优。 （3）算法的可解释度比较强。 （4）主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 （5）对处理大数据集，该算法保持可伸缩性和高效性 （6）当簇接近高斯分布时，它的效果较好 缺点: （1）处理空簇，如果所有点在指派步骤都未分配到某个簇，就会得到空簇 （2）对噪声和异常点比较敏感 （3）K值不好把握 （4）对于不是凸的数据集比较难收敛 （5）如果各隐含类别的数据不平衡，比如各隐含类别的数据量严重失衡，或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳 （6）采用迭代方法，得到的结果只是局部最优 （7）初始聚类中心的选择 适用的数据类型： 适用于各种数据类型，比较符合随机分布的欧几里得数据，但是不能处理非球形簇，不同尺寸和不同密度的簇
目标函数：从二分试验中选择具有最小总SSE的两个簇 优点：与K均值相同，而且更有效（初始点的选择） 缺点：与K均值相同 适用的数据类型：与K均值相同
目标函数：通过选择较大的数据点作为质心使总SSE最小 优点：与K均值相同，而且更有效（初试质心的选择） 缺点：与K均值相同 适用的数据类型：与K均值相同
目标函数：不同两个聚类中离得最近的两个点之间的距离 优点: （1） 不需要指定K值 （2） 产生高质量的聚类 缺点: （1） 对于计算量和存储需求而言，此算法是昂贵的 （2） 所有的合并都是最终的，对于噪声，高维数据，可能造成问题 （3） 缺乏全局目标函数 （4） 不能很好的处理不同大小簇的能力 适用的数据类型：单链技术擅长于处理非椭圆形状的簇，但对噪声和离群点很敏感，适用于基本应用需要层次结构，创建一种分类方法，不适用于高维数据，适用于具有少量噪声并且具有欧几里得数据
目标函数：不同两个聚类中离得最远的两个点之间的距离 优点：与凝聚层次聚类相同 缺点：与凝聚层次聚类相同 适用的数据类型：与凝聚层次聚类相同
目标函数：不同两个聚类中所有点对距离的平均值 优点：与凝聚层次聚类相同 缺点：与凝聚层次聚类相同 适用的数据类型：与凝聚层次聚类相同
目标函数：最小化两个簇合并时导致的平方误差的增量 优点：与凝聚层次聚类相同 缺点：与凝聚层次聚类相同 适用的数据类型：与凝聚层次聚类相同
目标函数：计算簇质心之间的距离来计算两个簇之间的邻近度 优点: （1） 与凝聚层次聚类相同 （2） 倒置的可能性 缺点：与凝聚层次聚类相同 适用的数据类型：与凝聚层次聚类相同
目标函数： 给定eps和minpts来聚类 优点： （1） 相对抗噪声的 （2） 能够处理任意形状和大小的簇，这也是比K均值好的地方 （3） 聚类结果没有偏倚，而K-means聚类算法对初始值要求很高 缺点： （1） 不能处理密度变化太大以及聚类间距相差很大的簇，不然效果比较差 （2） 不能处理高维数据 （3） 如果样本集较大时，聚类收敛时间较长 （4） 需要进行调参，eps和minpts的参数确定 （5） 算法聚类效果依赖距离公式的选取 适用的数据类型：不能高维，簇密度不能变化太大，聚类间距也不能太大，样本集合适。
