聚类算法选择速查表

其中涉及到算法复杂度的计算时, $n$表示样本数量, $m$表示特征维度, $k$表示设定的簇的数量, $t$表示迭代次数.

模型名称	数据类型	算法效率	聚类形状	适用于高维	适用于大数据	噪声敏感	能否识别异常点	能否自动得到类别数	应用场景	Python API
Partition based
K-Means	数值型	高效,$O(kmnt)$	球形	是	是	敏感	否	否	大数据量, 球形, 噪声小, 没有异常点	sklearn.cluster.KMeans, sklearn.cluster.MiniBatchKMeans
K-Medoids	数值型	低效,$O(k(n-k)^2)$	球形	否	否	不敏感	否	否	小数据集, 特别适合有噪声和极端值的情况	pyclust
PAM	数值型	低效	球形	否	否	不敏感	否	否	K-Medoids算法的变种	pyclust
CLARA	数值型	中	球形	否	是	不敏感	否	否	K-Medoids算法的变种	pyclust
AP	数值型	低效,$O(n^2\log{n})$	球形	否	否	不敏感	否	是	小数据集, 球形数据	sklearn.cluster.AffinityPropagation
Hierarchy based
agglomerative	数值型	低效	任意形状	否	否	是	否	否	小数据集, 精准聚类; 不同的linkage方法使算法的表现有根本性的变化	AgglomerativeClustering, scipy.cluster.hierarchy.fclusterdata
BIRCH	数值型	高效,$O(n)$	球形	否	是	否	是	否	大数据量, 低位; 有多种应用情景, 查阅Birch文档	sklearn.cluster.Birch
CURE	数值型	高效,$O(s^2\log{s})$	任意形状	是	是	否	否	否	大数据量, 任意形状	pyclustering.cluster.cure.cure