数据挖掘中三种典型聚类算法的分析比较

摘要

大数据时代从大量无序的数据中发现隐含的、有效的、有价值的、可理解的模式变得越发重要。在此背景下,以数据挖掘众多算法中的聚类算法为切入点,选取三种典型的聚类算法--K-means算法、AGNES算法、DBSCAN算法,进行可视化聚类结果和FMI值比较分析,归纳出DBSCAN算法可以发现任意形状的簇类,AGNES算法和K-Means算法在中小型数据集中挖掘得到球形簇的效果较好。