可以根据概率密度对复杂的聚类形

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这些算法不应仅限于只能找到更小的球形簇。 现实世界的数据可能包含复杂的簇形状和密度。例如集群中客户的属性可能形成细长的对角形状而不是简单的球体。聚类算法中的形状限制可能会导致不符合内在模式的低质量聚类。 数据挖掘聚类算法中的一些聚类技术可以检测数据挖掘形状聚类中的聚类类型 基于密度的方法（例如 可以通过查看点之间的密度可达性来找到任意形状的簇。具有足够邻居的点被分组。 分层聚类构建树状图以根据相似性级别捕获非凸形状。

基于概率模型的聚类（如期望最大化状进行建模。 使用适当的相似性度量例如马哈拉诺比斯距离而不是假设球形的欧几里得距离。 允许软集群分配而不是硬分配可以更好地对重叠集群进行建模。 基于神经 WhatsApp 号码列表 网络的深度聚类可以学习特征表示来捕获复杂的形状。 使用聚类有效性度量来评估不同形状的聚类的检测效果。 探索我们的热门数据科学课程数据科学高级研究生课程 商业决策数据科学专业证书课程 亚利桑那大学数据科学理学硕士数据科学高级证书课程 马里兰大学数据科学和商业分析专业证书课程 数据科学课程 处理错误数据 通常数据库包含大量错误嘈杂或缺失的数据。

如果聚类过程中使用的算法对此类异常非常敏感则可能会导致聚类质量低下。这就是为什么您的聚类算法能够毫无问题地处理此类数据非常重要。 现实世界的数据通常包含错误异常值和缺失值这些可能会对聚类过程产生负面影响 异常值可能会在聚类过程中扭曲距离计算和质心。这会影响集群分配。 必须处理缺失或未定义的值以避免相似性计算期间出现错误。 错误标记的数据点充当噪声导致聚类边界模糊。 聚类在数据挖掘中的一些应用用于处理聚类的错误数据 数据预处理以检测和删除估算异常值和缺失值。