典型性聚类算法
根据系统分区的方式
意味着:kmeans优化算法。
分层次方式。
意味着:CURE优化算法。
根据网格图的方式
意味着:STING优化算法。
将数据X区划为双层网格图构造，从某一层逐渐测算查看该层网格图中间的特性值，计算属性值与阀值的关联，分辨网格图中间的关联性。不考虑到不有关的网格图。假如网格图是有关的，输入您下一层的有关地区，并再次第二步，直至下一层回到底层的有关网格图結果。
根据强度的方式。
意味着:DBSCAN优化算法。
键入数据x，任意挑选一个点，找到该点的全部密度高的可以达到点并解析xml该点ε连通域内的全部点，寻找这种相对密度可以达到点，分辨一个点的ε连通域内的点，并写出该点ε连通域内的点是不是超出阀值点，假如超出阀值点，则组成核心内容扫描仪数据，寻找未聚类算法的数据信息点，反复第二步輸出归类后的类，输出异常点(不和谐)。
神经元网络方式。
意味着:SOM优化算法。
根据图的聚类方法。
意味着:谱聚类算法。
聚类算法的评价方法。
一个好的聚类方法能够造成高品质的聚类算法，聚类算法内相似性高，聚类算法间相似性低。一般来说，点评群集品质有两个规范，即內部品质评价方法和外界评价方法。
內部品质点评规范。
內部评价方法是运用数据的特性特点来点评聚类算法的好坏。根据测算整体相似度，聚类算法中间的均值相似度或聚类算法内的均值相似度来评定聚类算法品质。聚类算法的实效性指标值一般用以点评聚类算法实际效果，因而现阶段检测聚类算法的实效性指标值通常根据聚类算法中间的间距和聚类算法內部的间距来考量。CH(Calinski-Harabasz)指数值常见于这种指数值。
CH指数
CH指标值的界定如下所示:
簇的凝结度群集的团队的凝聚力。
聚类算法中成追线中间的一般间距体现了聚类算法的内聚力水平，一般用一个组(SSE)内的平方米偏差来表明:
群集的相邻性。
聚类算法的贴近度用小组之间平均数(SSB)表明，即从聚类算法的形心C_i到聚类算法中全部数据信息点的总均值C的间距的平均数。
外界品质点评规范。
外界品质评价方法根据给定的归类标签数据集，促使初始标签数据能够与聚类算法輸出結果开展较为。外界品质评价方法的理想化聚类算法結果是，不一样类型标记的数据信息汇聚成不一样的聚类算法，同样类型标记的数据信息汇聚成同样的聚类算法。外界品质点评规范一般以熵，纯净度等指标值考量。
熵:
一个群集包括单独类目标的衡量。针对每一个聚类算法，最先确定数据信息的类遍布，即针对聚类算法I，测算聚类算法I的组员归属于类j的几率。
在其中m_i意味着群集I中全部目标的总数，m_ij是群集I中j类目标的总数。应用类遍布，应用规范公式计算:
测算每一个聚类算法I的熵，在其中k是类的总数。一个聚类算法的总熵是根据每一个聚类算法的熵的权重计算和来测算的，即:
在其中k是簇的总数，m是簇中数据点的总数。
纯净度:
群集包括单独类目标的另一种衡量。团簇一的纯净度是
，聚类算法的总纯净度为:
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