使用此方法，可以识别任意形状的聚类，并有效处理噪 西班牙手机号格式 声和异常值。在各种应用中，包括图像分割、模式识别和异常检测，基于密度的聚类算法已被证明是有用的。一种这样的算法是 DBSCAN（基于密度的带噪声应用空间聚类）。然而，数据密度和参数选择都在基于密度的聚类的局限性中发挥作用。 基于网格的聚类 具有高维特征的大型数据集通常使用基于网格的聚类进行聚类。在将特征空间划分为单元格网格后，将数据点分配给包含它们的单元格。通过基于接近度和相似度合并单元格来创建分层聚类结构。
通过关注相关单元格而不是考虑所有数据点，基于网格的聚类既高效又可扩展。此外，它允许各种单元格大小和形状以适应不同的数据分布。由于其固定的网格结构，基于网格的聚类可能对具有不同密度或不规则形状的数据集无效。 集群评估 执行聚类分析需要评估和评价聚类结果的质量。要确定聚类是否对预期应用有意义和有用，这些数据点必须按聚类分开。可以使用各种指标来评估聚类的质量，包括聚类内或聚类之间的变化、轮廓分数和聚类有效性指数。还可以通过检查聚类结果来直观地确定聚类的质量。