聚类算法分析及其在学生成绩分中的应用
利用K-means聚类分析技术分析学生成绩
利用K-means聚类分析技术分析学生成绩摘要：数据挖掘是在海量的数据中寻找模式或规则的过程。
数据聚类则是数据挖掘中的一项重要技术，就是将数据对象划分到不同的类或者簇中，使得属于同簇的数据对象相似性尽量大，而不同簇的数据对象相异性尽量大。
目前数据挖掘技术在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用，而在教育领域的应用较少，随着高校招生规模的扩大，在校学生成绩分布越来越复杂，除了传统成绩分析得到的一些结论外，还有一些不易发现的信息隐含其中，因而把数据挖掘技术引入到学生成绩分析中，有利于针对性地提高教学质量。
本论文就是运用数据挖掘中的聚类分析学生成绩的，利用学生在选择专业前的各主要学科的成绩构成，对数据进行选择，预处理，挖掘分析等。
运用聚类算法分析学生对哪个专业的强弱选择，从而为具有不同成绩特征的同学在专业选择及分专业后如何开展学习提供一定的参考意见。
关键字：数据挖掘聚类分析学生成绩分析Abstract：Data mining is a process that in the vast amounts of data looking for patterns or rules. Data clustering is an important data mining technology for people to understand and explore the inherent relationship between things. Clustering is to partition data objects into different categories, or clusters, making the similarity with the clusters of data as large as possible. While the dissimilarity of different clusters of data as large as possible.Nowadays data mining technology is widely used in business and finance. But it is less used in education field. With the increase of enrollment in universities, there are more and more students in campus, and that makes it more and more complex in the distribution of students" records. Besides some conclusions from traditional record analysis, a lot of potential information cannot be founded. Importing the data mining technology to students" record analyzing makes it more convenient and improve the teaching quality. In this paper, clustering technique in data mining is used to students' performance analysis, the use of data structure of main subject before the students specialized in choice of mode, pretreatment and data mining. Using clustering technology to analyse which professional students are good at, so as to choose how to learn professional and give some reference opinions after students of different grades choose their majors.Keywords :Data Mining , Clustering Technology , Students' Achievement1.概述1.1背景随着我国经济的发展，网络已被应用到各个行业，人们对网络带来的高效率越来越重视，然而大量数据信息给人们带来方便的同时，也随之带来了许多新问题，大量数据资源的背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能对其进行更深入的分析，以便更好地利用这些数据，从中找出潜在的规律。
案例分析 江苏省各市经济发展水平的聚类分析
案例分析江苏省各市经济发展水平的聚类分析标题：案例分析：江苏省各市经济发展水平的聚类分析一、引言江苏省作为中国的重要经济大省，其各市的经济发展水平一直以来备受。
对江苏省各市经济发展水平进行准确的评估，不仅有助于我们理解各市的经济现状，也有助于制定针对性的经济发展策略。
本文采用聚类分析的方法，对江苏省各市的经济发展水平进行分类，并对其结果进行深入剖析。
二、数据来源与方法1、数据来源我们选取了江苏省各市的GDP、人均GDP、工业增加值、固定资产投资、社会消费品零售总额、出口总额、地方财政收入等经济指标作为数据来源。
这些数据均来自江苏省统计局发布的年度报告，具有权威性和准确性。
2、方法选择考虑到数据的复杂性和多元性，我们选择采用聚类分析的方法对江苏省各市的经济发展水平进行分类。
聚类分析是一种无监督学习的方法，能够根据数据的相似性将数据集划分为不同的类别。
在聚类分析中，我们使用了K-means算法，这是一种常见的聚类算法，能够根据设定的类别数，将数据集划分为不同的类别。
三、结果与分析1、数据预处理在进行聚类分析之前，我们首先对收集到的数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理以及标准化处理等。
经过预处理后的数据，能够更好地反映江苏省各市的经济发展水平。
2、聚类分析结果我们设定类别数为3，对江苏省各市的经济发展水平进行聚类分析。
经过多次尝试和调整，最终得到了较为合理的聚类结果。
该结果将江苏省各市划分为三个类别：高发展水平市、中发展水平市和低发展水平市。
3、结果分析（1）高发展水平市：这一类别的城市主要包括南京、苏州和无锡等城市。
这些城市的经济发展水平较高，各项经济指标均高于全省平均水平。
这些城市的经济结构较为合理，工业增加值和地方财政收入较高，显示出较强的经济实力和竞争力。
（2）中发展水平市：这一类别的城市主要包括常州、南通、徐州等城市。
这些城市的经济发展水平处于全省平均水平之上，但相较于高发展水平市还存在一定差距。
基于机器学习的聚类算法在分析学生成绩中的应用
基于机器学习的聚类算法在分析学生成绩中的应用在教育领域中，学生成绩的分析一直是学校管理和教育改进的重要任务之一。
聚类算法是机器学习中常用的一种技术，可以对大量数据进行分类和分析，并帮助教育工作者更好地了解学生成绩的分布和特点。
本文将介绍基于机器学习的聚类算法在分析学生成绩中的应用，并探讨其在教育领域中的潜在作用。
首先，聚类算法可以帮助教育工作者快速识别出学生成绩中的不同群体。
例如，通过聚类算法，可以将学生划分为高、中、低三个群体，从而快速了解学生群体的整体水平和分布情况。
这样的分类可以帮助教育工作者有针对性地制定学习计划和教学策略，更好地满足学生的学习需求。
其次，聚类算法还可以帮助教育工作者挖掘学生成绩中的潜在规律和因素。
通过对学生成绩数据进行聚类分析，可以发现某些学生群体之间存在着明显的差异。
这可能意味着存在一些特定的因素或教学策略，对学生成绩的影响较大。
进一步分析这些差异，可以帮助教育工作者调整教学方法，提高学生成绩的整体水平。
此外，聚类算法还可以帮助教育工作者进行学生细分和个性化教育。
通过聚类算法，可以将学生按照其学习特点、兴趣爱好等因素进行细分。
这样，教育工作者可以根据不同细分群体的需求，设计出更有针对性的教育方案。
例如，对于数学能力较强的学生，可以提供更多的挑战性课程和学习资源；而对于英语基础较差的学生，则可以提供更多的辅导和帮助。
通过个性化教育，可以更好地满足学生的学习需求，提高学生成绩和学习兴趣。
此外，聚类算法还可以帮助教育管理者进行学校和班级绩效分析。
通过对学生成绩进行聚类分析，可以了解不同学校或班级的整体绩效水平和分布情况。
这样的分析可以帮助教育管理者了解学校或班级的优势和劣势，并制定相应的改进措施。
例如，如果某个班级的学生成绩整体较低，可以通过分析聚类结果找出问题所在，进而实施有效的教学改革。
当然，基于机器学习的聚类算法在学生成绩分析中也存在一些挑战和限制。
首先，聚类算法需要大量的学生成绩数据来进行训练和分析。
聚类算法在教育数据分析中的应用研究
聚类算法在教育数据分析中的应用研究摘要：随着信息技术的快速发展和数据的大规模积累，教育领域也积累了大量的数据资源。
这些数据资源包含着学生的学习记录、学校的管理数据、教育资源等。
如何有效地利用这些数据资源，提升教育质量和效率成为当前教育研究的重要问题之一。
聚类算法作为一种常用的数据挖掘工具，能够从大规模数据中提取出有用的信息和规律，对教育数据进行分析和挖掘具有重要的意义。
本文将介绍聚类算法的原理和常用的聚类算法，并着重探讨聚类算法在教育数据分析中的应用研究。
一、引言随着信息技术的发展和智能化的普及，教育数据分析已经成为教育研究的热点领域之一。
教育数据分析可以基于大规模的教育数据，通过运用数据挖掘和机器学习技术，揭示出教育领域中存在的规律和模式，帮助教育从业者做出更好的决策和行动。
聚类算法作为数据挖掘中常用的技术之一，可以对教育数据进行分类和挖掘，提供有针对性的教育解决方案。
本文将从聚类算法的原理和常用算法入手，探讨聚类算法在教育数据分析中的应用研究。
二、聚类算法的原理聚类算法是一种将数据分成相似组的无监督学习算法。
它通过计算数据点之间的相似度或距离，将相似的数据点聚集在一起形成一个簇。
聚类算法的核心任务是确定簇的数量以及确定数据点与簇的归属关系。
常用的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法、密度聚类算法等。
其中，K均值算法是最广泛使用的聚类算法之一，它通过迭代更新簇的中心，来找到最佳的簇划分。
三、聚类算法在教育数据分析中的应用1. 学生群体分析聚类算法可以对学生的学习数据进行分析，帮助教育从业者了解学生的学习特点和群体分布情况。
通过聚类算法可以将学生划分为不同的群体，比较不同群体在学习成绩、学习习惯、兴趣爱好等方面的差异，进一步揭示教学中存在的问题和改进方向。
2. 课程设置优化聚类算法可以将学生根据其学习特点和兴趣爱好分组，帮助学校和教育机构进行课程设置和优化。
例如，通过聚类算法可以将学生分为数学型、语言型、艺术型等不同类型的群体，根据不同群体的需求提供符合其兴趣和学习习惯的课程，以提供更加个性化和优质的教育服务。
基于模糊聚类(FCM)的学生成绩数据挖掘
和
！
模 糊 Ｃ均 值 聚 类
（ｃ ， 即 众 所 周 知 的 模 糊 Ｆ Ｍ）
ｃ ／ ．（ （ ２１ 普） ） ｍ －
由上述两个 必要条件 可知模 糊 Ｃ均值 聚类算 法是一 个 简单 的迭代过程 。 批处理方 式运 行时 ，Ｃ 用下列步骤确 在 ＦＭ
定聚类 中心 ｃ和隶属矩 阵 Ｕ： ｉ
Ｆ Ｍ 与 ＨＣ 的主要 区别在于 Ｆ Ｍ 用模 糊划 分 的随机数初始 化隶属矩 阵 ｕ， ，间 使
其满足 式 （） ２ 中的约束条件 。
步骤 ２ 用式 （） ： ４ 计算 ｃ个聚类 中心 ｃ ｉ１ … ，。 ＝ ， ｃ ， 步骤 ３ 据式 （） ： ２ 计算价值 函数 。 如果它 小于某个确定 的 阈值 ，或它相对 上次价值 函数值 的改变量 小于某个阈值 ， 则
∑ ｘ ｊ
ｃ 上｝一 ｉ ＝ （） ４
用 Ｆ Ｍ 算法 ， 对我 院的学生成 绩应用 Ｆ Ｍ 进 行分析 ， Ｃ 针 Ｃ 分
析 结果表 明 ，应用 Ｆ Ｍ 得 到的聚类 结果 是令人 满意 的， Ｃ 是
一
∑
ｊ １
个切实有效 的数据 挖掘工具 。
２ ０ ．Ｆ Ｍ原 理
１ ．引言
Ｆ Ｍ 算法是一 种基于划 分 的聚类 算法 ，它的 思想 就是 Ｃ 使得被划 分到 同一簇 的对象 之 间相 似度 最大 ，而 不 同簇之 间 的相似度 最小 。模糊 Ｃ均值算 法是普通 Ｃ均 值算法 的改 进 ， 通 Ｃ均值 算法对 于 数据 的划分 是硬 性 的， Ｆ Ｍ 则 普 而 Ｃ
（） １ 数据准备
这 里 ｕ 介 于 ０ ｌ之 间 ；； 模 糊 组 ｉ的聚 类 中心 ， ｉ ｉ ， ｃ为
ｄ ｌ ｘ 为第 ｉ Ｉ ｊ ｃ Ｉ ｌ 一 个聚 类 中心与第 Ｊ 个数据 点间的欧 几里德距
基于遗传算法的模糊聚类在考试成绩分析中的应用
０ 引言
考 试作 为 教学 管理 过程 不 可或 缺 的环节 之 一 ， 有 具 教 与 学 的双 重功 能 ， 既是 对学 生应 掌 握 的知识 和 能力 的 测 试 ， 是 对教 师教 学 质量 和效 果 的同步 检验 。为充 分 也
试 成 绩 分 析 ， 析 结 果 可 以更 好 的 评 价 学 生 对 不 同知 识 分 点 的 掌 握 ， 时 指 导 教 师 的教 学 活 动 。 同
Ｚ ａ ｉｎ ｆ ｎ ｈ ｉ Ｊａ —ｅ ｇ
（ ｏ ｕｅ Ｃ ｎｅ， ｈｎ ｏ ｔ ｎｖｒｉ ｏ ｏｔａ Ｓ ｉ ｃ Ｂ ｉ ｇ １ ０ ８ ） Ｃ ｍｐ ｔｒ ｅ ｔｒＣ ｉ Ｙ ｕ Ｕ ｉ ｓｔ ｒ ｌｃ ｌ ｃ ｎ ｅ ｅｉ ０ ｏ ９ ａ ｈ ｅ ｙＦ Ｐ ｉ ｉ ｅ ｊ ｎ
ｔｅｃ ｎ ｅｇ ｎ ｅｒｔ ａ ｄｓ ｌ ｅｃ ｓ ｒ ｇｐｏ ｌ ｂ ｔ ｒＴ ｅｅ ｉ ｌｔｄ ｈ ｗ ａ ｔｅｍｅ ｔ ｎ ｄａ ｏｉ ｍ ｉ ｔｅｐ ｐ ｒｓ ｓ ｄｔ ｘ ｍｉ ｔ ｎ ｈ ｖ ｒｅ ｃ ｅ ｎ ｏ ｅｔ ｌ ｔ ｉ ｒｂ ｍ ｅ ｅ ． ｈ ｍｐ ｉ ｕ ｙ ｏ ｓｔ ｔｈ ｎｏ ｅ ｌ ｒ ａ ｅ ｅ ｅ ａ ｎ ｉ ｏ ａ ｖ ｈ ｕｅｎ ｅ ｔ ｒ ｓ ａ ｃ ｓ ｈ ｉ ｇ ｔ ｎｈ ｈ ｉｕ ｏ ａｏ
Ｉ ｆｒ ａ ｉｎ Ｓ ｃ ｒ ｔ ｎ ｏ ｍ ｔ ｏ ｅ ｕ ｉ ｙ・信 息 安 全 ・信息加密
基 于遗传算法的模糊聚类 在 考试成绩分析 中的应 用
翟 剑 锋
（ 中国青年 政 治学 院计 算机 中心 北 京 １ ０ ８ ） ００９
【 摘 要 】 文中根据遗传算法的优点能够解决模糊 Ｃ 一均值聚类算法对初始化敏感的问题 ， 因此把遗传算法与 Ｆ Ｍ Ｃ
班级学生成绩聚类分析报告
班级学生成绩聚类分析报告1. 引言学生成绩是评价学生学习成果的一个重要指标。
通过对学生成绩进行聚类分析可以帮助我们理解学生成绩之间的关系，发现不同学生群体之间的特点和差异，为教育教学提供参考。
本报告旨在对某班级学生成绩进行聚类分析，并探讨聚类结果的意义。
2. 数据准备本次分析使用的数据是某班级学生的成绩数据，包括数学、语文、英语三门课程的成绩。
共有50个学生的成绩数据，每位学生的成绩用一个向量表示，该向量的维度为3。
下表给出了前5位学生的成绩数据示例：学生编号数学成绩语文成绩英语成绩S1 85 90 75S2 72 80 82S3 96 91 93S4 68 75 78S5 92 88 853. 聚类分析方法聚类分析是一种将样本根据其相似性进行分组的方法。
在本次分析中，我们使用K-means算法对学生成绩进行聚类。
K-means算法通过将样本划分到K个聚类中心，使得各个样本到所属聚类中心的距离最小化，来实现聚类的目标。
4. 聚类分析过程在进行聚类分析之前，需要先确定K值，即要将样本分成几个聚类。
我们通过手肘法确定K值。
手肘法通过绘制不同K值下的聚类误差平方和（SSE）与K值的关系图，找到误差平方和变动趋势明显变缓的拐点作为合适的K值。
本次分析中，我们尝试了K从1到10的值，计算了对应的SSE，并绘制了SSE与K值的关系图。
观察到当K=3时，SSE的变化趋势明显变缓，因此我们选择K=3作为合适的聚类数量。
接下来，我们使用K-means算法将学生成绩进行聚类。
在聚类过程中，我们随机选择了3个初始聚类中心，并迭代计算每个样本与各个聚类中心的距离，将其划分到距离最近的聚类中心。
5. 聚类结果分析经过聚类分析，我们将学生成绩分成了3个聚类，分别为聚类1、聚类2和聚类3。
下图给出了聚类结果的可视化效果：从上图可以看出，不同聚类之间存在明显的差异。
我们对每个聚类的特点进行分析如下：- 聚类1: 该聚类中的学生在数学和语文成绩上表现较为突出，英语成绩相对较低。
基于聚类的学生成绩分析
基于聚类的学生成绩分析作者：宋向红白明月来源：《电脑知识与技术》2012年第03期摘要：该文采用聚类分析的k均值算法对学生的考试成绩进行聚类，得到了簇中心和个类数。
研究表明，如果优秀率、良好率、中等率、及格率和不及格率符合正态分布，说明教学效果良好，学生对该课程内容掌握较好。
关键词：聚类；K均值算法；成绩分析中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)03-0519-03Students’Score Analysis Based on Clustering MethodSONG Xiang-hong1, BAI Ming-yue2(1.Department of Computer Science and Application, Pingdingshan Institute of Education, Pingdingshan 467000, China; 2.Office of Fun? ther Education, Pingdingshan Institute of Education, Pingdingshan 467000, China)Abstract: K means algorithm of cluster analysis was applied to analyze the students’score, and the cluster centers and number of cases in each cluster were obtained. Research results indicate that if the rates of excellence, good, middle, pass, and fail is subjected to normal distri? bution, it shows that the teaching effect is good and the condition of students mastering the course is well.Key words: cluster; K means algorithm; score analysis学生成绩是学校学生信息数据库中最重要的部分，也是评估教学质量的重要依据，也是评价学生是否掌握好所学知识的重要标志。
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本科学生毕业论文（设计）题目聚类算法分析及其在学生成绩分析中的应用学院数学计算机科学学院专业计算机科学与技术学生姓名陶彬贤学号*******指导教师伍长荣职称副教授论文字数6564完成日期2011 年 4 月15 日论文题目聚类算法分析及其在学生成绩分析中的应用学生姓名、学院：陶彬贤数学计算机科学学院中文摘要（300字左右）数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的方法有很多，聚类分析是目前最有应用前景的数据分析方法之一，因为聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每一个簇的特点，并能集中的对特定的某些簇作进一步的分析。
对学生原始成绩进行等级评定是教学管理中的重要环节，利用聚类算法可以对学生成绩进行有效的等级划分。
K_means算法是划分式聚类算法的一种，文中运用K_means算法对学生成绩进行了聚类并对结果加以分析。
关键词（3～5个）：聚类算法；K_means；学生成绩分析英文题目Clustering algorithms and Application of Clustering algorithms in students' performance analysis学生姓名、学院（英文）：Taobinxian,school of mathematics&computer science 英文摘要Data mining extract those implicit but potentially useful information from a lot of incomplete, fuzzy and random data.There are many ways of data mining .Clustering analysis is one of the most application prospect of data analysis method,because the cluster analysis can be used as an independent tool to get data distribution,observe every cluster characteristic, and can focus on certain cluster for further analysis.Ranking of the student original scores is an important link of teaching ing clustering algorithm can repartition the student achievement effectively.k_means algorithm is a partition type of clustering algorithm.In this paper K_means algorithm is used to cluster the student achievement and the result has been analysed.英文关键词Clustering algorithms；k_means；students' performance analysis目录第一章引言 (3)第二章聚类分析技术与K_means算法 (3)2.1 聚类的定义 (3)2.2 聚类算法的分类 (4)第三章聚类技术在学生成绩分析中的应用 (6)3.1 学生成绩传统划分 (6)3.2 k_means算法描述[10] (6)3.3 k-means聚类算法实现流程图 (7)3.4 K_means算法对学生成绩分析 (7)3.5 程序实现 (9)3.6 传统方法与K_means算法的比较 (11)结论 (12)参考文献： (12)致谢 (13)聚类算法分析及其在学生成绩分析中的应用陶彬贤，数计学院摘要:数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的方法有很多，聚类分析是目前最有应用前景的数据分析方法之一，因为聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每一个簇的特点，并能集中的对特定的某些簇作进一步的分析。
对学生原始成绩进行等级评定是教学管理中的重要环节，利用聚类算法可以对学生成绩进行有效的等级划分。
K_means 算法是划分式聚类算法的一种，文中运用K_means算法对学生成绩进行了聚类并对结果加以分析。
关键词: 聚类算法；K_means；学生成绩分析Clustering algorithms and Application of Clustering algorithms in students' performance analysisTaobinxian,school of mathematics&computer scienceAbstract：Data mining can extract those implicit but potentially useful informationfrom a lot of incomplete, fuzzy and random data.There are many ways of data mining .Clustering analysis is one of the most application prospect of data analysis method,because the cluster analysis can be used as an independent tool to get data distribution,observe every cluster characteristic, and can focus on certain cluster for further analysis.Ranking of the student original scores is an important link of teaching ing clustering algorithm can repartition the student achievement effectively.k_means algorithm is a partition type of clustering algorithm.In this paper K_means algorithm is used to cluster the student achievement and the result has been analysed.Key words：Clustering algorithms；k_means；students' performance analysis第一章引言传统的数据分析方法是统计分析法，该方法只是对事实的验证，描述已经发生的事实，难以发现数据中存在的关系和规律，也难以根据现有的数据预测未来的发展趋势。
由于它缺乏挖掘数据背后知识的手段，因而导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象[1]。
面对这一挑战，数据挖掘（Data Mining，DM）[2]和知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）技术应运而生，并逐渐显示出了强大的生命力。
在高校中，考试成绩是评估教学质量的重要依据[3]，也是评估学生是否掌握好所学知识的重要方式。
试卷分析是考试过程的一个重要环节。
聚类是深层次的数据信息分析方法。
将聚类[4]技术应用于试卷成绩分析无疑是非常有益的，它可以全面地分析考试结果与各种因素之间隐藏的内在联系[5]。
第二章聚类分析技术与K_means算法2.1 聚类的定义目前被广泛采纳的关于聚类所下的定义为[6]: 一个类簇内的实体是相似的，不同类簇的实体是不相似的；一个类簇是测试空间中点的会聚，同类簇的任意两个点间的距离小于不同类簇任意两点间的距离，类簇可以描述为1个包含密度相对较高点集的多维空间中的连通区域，它们借助包含密度相对较低点集的区域与其他区域（类簇）相分离。
并且，聚类确定了数据集中所有数据的归属[7]。
2.2 聚类算法的分类聚类算法大致分成层次化聚类算法、划分式聚类算法、基于密度和网格以及模型的聚类算法和其他聚类算法。
层次化聚类算法：这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。
具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。
例如在“自底向上”方案中，初始时每一个数据纪录都组成一个单独的组，在接下来的迭代中，它把那些相互邻近的组合并成一个组，直到所有的记录组成一个分组或者某个条件满足为止。
代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等；划分式聚类算法：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K 个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。
而且这K个分组满足下列条件：（1）每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好，而所谓好的标准就是：同一分组中的记录越近越好，而不同分组中的纪录越远越好。
使用这个基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；基于密度的聚类算法：基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。
这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。
这个方法的指导思想就是，只要一个区域中的点的密度大过某个阀值，就把它加到与之相近的聚类中去。
代表算法有：DBSCAN 算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等；基于网格的聚类算法：这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元（cell）的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。
这么处理的一个突出的优点就是处理速度很快，通常这是与目标数据库中记录的个数无关的，它只与把数据空间分为多少个单元有关。
代表算法有：STING算法、CLIQUE算法、WA VE-CLUSTER算法；基于模型的聚类算法：基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能个很好的满足这个模型的数据集。
这样一个模型可能是数据点在空间中的密度分布函数或者其它。