你们好，最近小元发现有诸多的小伙伴们对于聚类分析算法，聚类这个问题都颇为感兴趣的，今天小活为大家梳理了下，一起往下看看吧。

1、划分方法： 给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1）每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好。 2、层次方法： 这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。 3、基于密度的方法： 基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。这个方法的指导思想就是，只要一个区域中的点的密度大过某个阀值，就把它加到与之相近的聚类中去。 4、基于网格的方法； 这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元（cell）的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。这么处理的一个突出的优点就是处理速度很快，通常这是与目标数据库中记录的个数无关的，它只与把数据空间分为多少个单元有关。 5、基于模型的方法： 基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。这样一个模型可能是数据点在空间中的密度分布函数或者其它。 6、图论聚类方法： 建立与问题相适应的图，图的节点对应于被分析数据的最小单元，图的边（或弧）对应于最小处理单元数据之间的相似性度量。 7、最大最小距离聚类算法： 这种方法的核心思想是先计算出聚类中心，再把所有的样本点按照就近原则，归到离自身最近的聚类中心所对应的类。最大最小是指在所有的最小距离中选取最大的。

以上就是聚类这篇文章的一些介绍，希望对大家有所帮助。