🌟常用聚类方法揭秘✨

在数据分析的世界里，聚类是一种非常重要的技术！它能帮助我们把数据分成不同的组别，让相似的数据点彼此靠近。那么，聚类到底有哪些方法呢？让我们一起来看看吧！🌲

首先登场的是 K均值聚类（K-means） 🌟，它是最经典的方法之一。K均值通过计算每个点到质心的距离来分类，简单又高效。接着是 层次聚类（Hierarchical Clustering） 🌳，它像一棵树一样逐步合并或分裂数据点，适合探索性分析。

还有 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise） 🌀，这种算法擅长发现任意形状的簇群，并且可以有效识别噪声点。此外，谱聚类（Spectral Clustering） 🎶 利用图论的概念来划分数据集，尤其对非凸形状的数据表现优异。

最后不得不提的是 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM） 📉，它假设数据由多个高斯分布组成，能够提供概率性的结果。这些方法各有千秋，在实际应用中可以根据需求选择最合适的工具哦！💬

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