聚类分析算法如何确定最佳聚类个数？
在大数据分析中哪些聚类算法是最常使用的？ 聚类算法那么多，并不清楚具体哪些才是真正用的到的，不能够选择性的学习.
有哪些常用的聚类算法？ https：//www. kdnuggets.com/2018/06/5 -clustering-algorithms-data-scientists-need-know.html 翻译：非线性 审校：wanting 中文翻译首发于“集智学园”公众号
谱聚类算法的介绍 谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵，并且计算矩阵的特征值和特征向量，然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉、VLS I 设计等领域，最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。谱聚类算法建立在图论中的谱图理论基础上，其本质是将聚类问题转化为图的最优划分问题，是一种点对聚类算法，对数据聚类具有很好的应用前景。
什么叫做特征聚类算法？
谱聚类算法的算法的新进展 Zha和Dhillon等人研究了基于二分图G=，Y，W>；上的谱聚类，发现最小化目标e68a84e8a2ade799bee5baa6e997aee7ad9431333361303066函数可以等同于与二分图相关联的边权重矩阵的奇异值分解。Meila和Shi将相似性解释为Markov链中的随机游动，分析了这种随机游动的概率转移矩阵P=DW的特征向量(W为相似度矩阵)，并且利用随机游动对Ncut进行了概率的解释，提出了基于随机游动的新的算法。同时，在这个解释框架下提出了多个特征相似矩阵组合下的谱聚类方法，在图像分割中取得了很不错的效果。Cu等人分析了核k-means的方法，发现最小化核k-means的目标函数等同于一个由数据向量组成的Gram矩阵的迹最大化问题。同时，迹最大化问题的松散解可以通过Gram矩阵的部分特征分解获得，首次用谱松散的方法获得核k-means的目标函数的全局最优解。Dhillon[29]在此基础上，又研究了加权核k-means的目标函数，将其与Ncut目标函数建立联系，提出了一个可以单调递减Ncut值的新颖的加权核k-means算法。Ncut是一个很好的聚类目标函数。它的求解是一个NP难问题。传统的方法是宽松的谱松散方法。Xing与Jordan[分析了对Ncut的半正定规划(SDP)模型。根据该模型，对Ncut提出了一个比谱松散更紧的下限。。
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？ 如果真要做全面介绍的话，有可能是一部专著的篇幅。即使是做综述性的介绍，一篇三五十页的论文也可以写成…
哪种聚类算法可以不需要指定聚类的个数，而且可以生成聚类的规则？ Hierarchical Dirichlet Process http：//www. cs.berkeley.edu/~jordan/papers/hdp.pdf We consider problems involving groups of data，where each observation within a 。
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势
