各种密度聚类算法
常用的聚类算法及聚类算法评价指标
常⽤的聚类算法及聚类算法评价指标1. 典型聚类算法1.1 基于划分的⽅法代表：kmeans算法·指定k个聚类中⼼·（计算数据点与初始聚类中⼼的距离）·（对于数据点，找到最近的{i}ci(聚类中⼼)，将分配到{i}ci中）·(更新聚类中⼼点，是新类别数值的均值点)·（计算每⼀类的偏差）·返回返回第⼆步1.2 基于层次的⽅法代表：CURE算法·每个样本作为单独的⼀个类别··合并,为·遍历完本次样本，合并成新的类别后，若存在多个类别，则返回第⼆步·遍历完本次样本，合并成新的类别后，若所有样本为同⼀类别，跳出循环，输出每层类别1.3 基于⽹格的⽅法代表：STING算法·将数据集合X划分多层⽹格结构，从某⼀层开始计算·查询该层⽹格间的属性值，计算属性值与阈值的关系，判定⽹格间的相关情况，不相关的⽹格不作考虑·如果⽹格相关，则进⼊下⼀层的相关区域继续第⼆步，直到下⼀层为最底层·返回相关⽹格结果1.4 基于密度的⽅法代表：DBSCAN算法·输⼊数据集合X，随机选取⼀点，并找出这个点的所有⾼密度可达点·遍历此点的所有邻域内的点，并寻找这些密度可达点，判定某点邻域内的点，并寻找这些点密度可达点，判定某点的邻域内的点数是否超过阈值点数，超过则构成核⼼点·扫描数据集，寻找没有被聚类的数据点，重复第⼆步·输出划分的类，并输出异常值点（不和其他密度相连）1.5 神经⽹络的⽅法代表：SOM算法·数据集合，权重向量为，，归⼀化处理·寻找获胜的神经元，找到最⼩距离，对于每⼀个输⼊数据，找到与之最相匹配的节点令为为的距离，更新权重：·更新临近节点，，其中代表学习率1.6 基于图的聚类⽅法代表：谱聚类算法·计算邻接矩阵，度矩阵，·计算拉普拉及矩阵·计算归⼀化拉普拉斯矩阵·计算的特征值和特征向量·对Q矩阵进⾏聚类，得到聚类结果2. 聚类算法的评价指标⼀个好的聚类⽅法可以产⽣⾼品质簇，是的簇内相似度⾼，簇间相似度低。
完整版数据挖掘中的聚类分析方法
完整版数据挖掘中的聚类分析方法聚类分析方法是数据挖掘领域中常用的一种数据分析方法，它通过将数据样本分组成具有相似特征的子集，并将相似的样本归为一类，从而揭示数据中隐藏的模式和结构信息。
下面将从聚类分析的基本原理、常用算法以及应用领域等方面进行详细介绍。
聚类分析的基本原理聚类分析的基本原理是将数据样本分为多个类别或群组，使得同一类别内的样本具有相似的特征，而不同类别之间的样本具有较大的差异性。
基本原理可以总结为以下三个步骤：1.相似性度量：通过定义距离度量或相似性度量来计算数据样本之间的距离或相似度。
2.类别划分：根据相似性度量，将样本分组成不同的类别，使得同一类别内的样本之间的距离较小，不同类别之间的距离较大。
3.聚类评估：评估聚类结果的好坏，常用的评估指标包括紧密度、分离度和一致性等。
常用的聚类算法聚类算法有很多种，下面将介绍常用的几种聚类算法：1. K-means算法：是一种基于划分的聚类算法，首先通过用户指定的k值确定聚类的类别数，然后随机选择k个样本作为初始聚类中心，通过迭代计算样本到各个聚类中心的距离，然后将样本划分到距离最近的聚类中心对应的类别中，最后更新聚类中心，直至达到收敛条件。
2.层次聚类算法：是一种基于树状结构的聚类算法，将样本逐步合并到一个大的类别中，直至所有样本都属于同一个类别。
层次聚类算法可分为凝聚式（自底向上）和分裂式（自顶向下）两种。
凝聚式算法首先将每个样本作为一个初始的类别，然后通过计算样本之间的距离来逐步合并最近的两个类别，直至达到停止准则。
分裂式算法则是从一个包含所有样本的初始类别开始，然后逐步将类别分裂成更小的子类别，直至达到停止准则。
3. 密度聚类算法：是一种基于样本密度的聚类算法，通过在数据空间中寻找具有足够高密度的区域，并将其作为一个聚类。
DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是密度聚类算法的代表，它通过定义距离和邻域半径来确定样本的核心点、边界点和噪声点，并通过将核心点连接起来形成聚类。
DBSCAN算法原理
DBSCAN算法原理DBSCAN（密度聚类算法）是一种基于密度的聚类算法，与传统的基于距离的聚类算法（如K-means）相比具有更好的鲁棒性和可扩展性。
DBSCAN算法的核心思想是根据数据点的密度来进行聚类，而不是根据数据点之间的距离。
本文将详细介绍DBSCAN算法的原理及其实现步骤。
一、算法原理DBSCAN算法根据数据点的密度将数据分为三类：核心点（core point）、边界点（border point）和噪音点（noise point）。
核心点是指在半径为ε内至少包含MinPts个数据点的点，其中MinPts为用户事先指定的一个参数，ε为数据点之间的距离阈值。
边界点是指在半径为ε内没有足够数量的数据点，但它相邻的核心点的总数超过了MinPts的点。
噪音点，即既不是核心点也不是边界点的点。
DBSCAN算法的基本原理如下：1.选择一个未被标记的数据点P作为当前核心点；2.判断当前核心点的ε-邻域（即半径为ε内的所有数据点）中是否包含至少MinPts个数据点，如果是则构成一个簇，所有位于ε-邻域内的点都被标记为该簇的成员；如果否，则将当前核心点标记为噪音点；3.重复步骤2，直到所有的数据点都被标记为一些簇的成员或噪音点。
二、算法步骤1.初始化：设置半径ε和MinPts的值，以及数据集D；2.选择一个未被标记的数据点P作为当前核心点；3.判断当前核心点的ε-邻域是否包含至少MinPts个数据点；-如果是，则创建一个新簇，并将当前核心点P添加到该簇中，并将ε-邻域内的所有点添加到该簇中；-如果否，则标记当前核心点P为噪音点。
4.重复步骤3，直到所有的数据点都被处理过。
5.输出所有的簇。
三、算法特点与优势1.相比于基于距离的聚类算法，DBSCAN具有更好的可扩展性和鲁棒性，可以处理具有不同密度的聚类和噪音点；2.DBSCAN不需要预先指定簇的数量，可以发现任意形状的簇；3. DBSCAN算法的时间复杂度为O(nlogn)，适用于大规模数据集。
聚类算法经典案例
聚类算法经典案例聚类算法是一种机器学习技术，它通过将数据分成不同的类别或群集并分配标签来发现数据内在的结构和模式。
下面将介绍几个聚类算法的经典案例。
1. K-Means算法K-Means算法是聚类算法中最常见和最简单的方法之一。
它将数据分成K个类别，并在每个类别中放置一个聚类质心。
接着，算法计算每个数据点到聚类质心的距离，并将其分配给最近的质心，形成一个聚类。
最后，算法更新每个聚类的质心，并重新分配每个数据点，直到收敛为止。
经典案例：在市场细分中，K-Means算法可以用来将消费者分成不同的群体。
例如，可以使用购买历史和口味偏好来将消费者分成健康食品用户、零食用户和高端餐饮用户等。
2. 层次聚类算法层次聚类算法也是一种常见的聚类算法，它将数据分成不同的类别，并使用树状结构来表示聚类过程。
层次聚类算法可以分为凝聚式和分裂式两种。
经典案例：在癌症治疗中，层次聚类算法可以用来识别患者是否属于某种分子亚型，以确定他们的最佳治疗方案。
3. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种密度聚类算法，它将数据分成具有相似密度的群集。
该算法定义了两个核心参数：半径和密度。
接着，算法将密度高于某个阈值的点分配给一个聚类，并且任何不在聚类中的点都被视为噪声。
经典案例：在地理空间数据分析中，DBSCAN算法可以用来识别热点区域或者犯罪高发区，同时排除低密度的区域。
综上所述，聚类算法广泛用于分类、市场细分、癌症治疗、地理空间数据分析等领域。
不同的聚类算法可以应用于不同的问题，选择适当的算法可以帮助得出准确的结论。
各种聚类算法的优缺点
各种聚类算法的优缺点在机器学习领域中，聚类(cluster)是最基本的无监督学习问题之一。
聚类算法是指把具有相似性质的数据对象分组的算法，被广泛应用于数据挖掘、模式识别等领域。
本文将介绍几种常见的聚类算法、它们的优缺点，并与之间做出比较。
一、K-Means聚类算法K-Means算法又称为K均值算法，是最为普及的一种聚类算法。
该算法通过将 n 个对象分到 k 个类的方法来使每个数据对象都与所属类的均值最为接近。
K-Means聚类算法有以下优缺点：优点：1.简单、易于实现。
2.计算速度快。
缺点：1.需要预先设定数据类别数量，且对初始化比较敏感。
2.数据集分布不均匀或聚类类别的数量差别较大时，聚类效果较差。
二、层次聚类算法层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类方法，可以得到不同类别的层次结构。
该算法的核心思想就是通过计算每个数据对象间的距离并逐步将他们聚合成层次结构。
层次聚类算法的优缺点如下：优点：1.可以帮助我们发现数据对象之间的内部关系和层次结构。
2.不需要预先设定聚类类别数量。
缺点：1.计算复杂度较高，不适合大规模数据集。
2.聚类的结果可能会很大，难以在可视化方面得到较好的展示效果。
三、DBSCAN聚类算法DBSCAN是基于密度的聚类算法。
该算法将具有密度连接的数据点视为一组，并且可以在其它密度较低的区域中选择单个数据点。
DBSCAN聚类算法的优缺点如下：优点：1.不需要预设聚类类别数量。
2.能够发现任意形态的聚类。
缺点：1.初始化比较敏感，对参数设置等因素较为敏感。
2.难以解决密度分布不均一、噪音点分布不规律的问题。
四、BIRCH聚类算法BIRCH算法是基于描述的聚类方法，是聚类中的层次算法。
BIRCH的全称是Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies，它采用一种合并聚类方式，通过类的层次结构来简化聚类过程。
BIRCH聚类算法的优缺点如下：优点：1.该算法能够处理海量数据。
常见的六大聚类算法
常见的六大聚类算法六大常见的聚类算法包括K-means聚类算法、层次聚类算法、DBSCAN 算法、OPTICS算法、谱聚类算法和高斯混合模型聚类算法。
1. K-means聚类算法：K-means聚类算法是一种基于距离的聚类算法，它通过最小化数据点与聚类中心之间的欧氏距离来划分数据点。
算法的步骤如下：a.随机选择K个聚类中心。
b.将每个数据点分配到距离最近的聚类中心。
c.更新聚类中心为选定聚类的平均值。
d.重复步骤b和c直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。
2.层次聚类算法：层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下递归地将数据划分成不同的聚类的方法。
它通过计算数据点之间的距离或相似度来判断它们是否应该被合并到同一个聚类中。
算法的步骤如下：a.初始化每个数据点为一个单独的聚类。
b.计算两个最近的聚类之间的距离或相似度。
c.合并两个最近的聚类，形成一个新的聚类。
d.重复步骤b和c直到所有数据点都被合并到一个聚类中。
3.DBSCAN算法：DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applicationswith Noise）算法是一种基于密度的聚类算法，它通过寻找具有足够密度的数据点来划分聚类。
算法的步骤如下：a.随机选择一个未被访问的数据点。
b.如果该数据点的密度达到预设的阈值，则将其归为一个聚类，同时将其相邻且密度达到阈值的数据点添加到聚类中。
c.重复步骤a和b直到所有数据点都被访问。
4.OPTICS算法：OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）算法是一种基于密度的聚类算法，它通过将数据点按照密度排序来划分聚类。
算法的步骤如下：a.计算每个数据点的可达距离和局部可达密度。
b.根据可达距离和局部可达密度排序所有数据点。
c.根据可达距离和阈值划分聚类。
d.重复步骤b和c直到所有数据点都被访问。
聚类算法和分类算法总结
聚类算法和分类算法总结聚类算法总结原⽂:聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partition clustering)k-means：是⼀种典型的划分聚类算法，它⽤⼀个聚类的中⼼来代表⼀个簇，即在迭代过程中选择的聚点不⼀定是聚类中的⼀个点，该算法只能处理数值型数据k-modes：K-Means算法的扩展，采⽤简单匹配⽅法来度量分类型数据的相似度k-prototypes：结合了K-Means和K-Modes两种算法，能够处理混合型数据k-medoids：在迭代过程中选择簇中的某点作为聚点，PAM是典型的k-medoids算法CLARA：CLARA算法在PAM的基础上采⽤了抽样技术，能够处理⼤规模数据CLARANS：CLARANS算法融合了PAM和CLARA两者的优点，是第⼀个⽤于空间数据库的聚类算法FocusedCLARAN：采⽤了空间索引技术提⾼了CLARANS算法的效率PCM：模糊集合理论引⼊聚类分析中并提出了PCM模糊聚类算法基于层次聚类算法：CURE：采⽤抽样技术先对数据集D随机抽取样本，再采⽤分区技术对样本进⾏分区，然后对每个分区局部聚类，最后对局部聚类进⾏全局聚类ROCK：也采⽤了随机抽样技术，该算法在计算两个对象的相似度时，同时考虑了周围对象的影响CHEMALOEN（变⾊龙算法）：⾸先由数据集构造成⼀个K-最近邻图Gk ,再通过⼀个图的划分算法将图Gk 划分成⼤量的⼦图,每个⼦图代表⼀个初始⼦簇,最后⽤⼀个凝聚的层次聚类算法反复合并⼦簇，找到真正的结果簇SBAC：SBAC算法则在计算对象间相似度时，考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度，对于更能体现对象本质的属性赋予较⾼的权值BIRCH：BIRCH算法利⽤树结构对数据集进⾏处理，叶结点存储⼀个聚类，⽤中⼼和半径表⽰，顺序处理每⼀个对象，并把它划分到距离最近的结点，该算法也可以作为其他聚类算法的预处理过程BUBBLE：BUBBLE算法则把BIRCH算法的中⼼和半径概念推⼴到普通的距离空间BUBBLE-FM：BUBBLE-FM算法通过减少距离的计算次数，提⾼了BUBBLE算法的效率基于密度聚类算法：DBSCAN：DBSCAN算法是⼀种典型的基于密度的聚类算法，该算法采⽤空间索引技术来搜索对象的邻域，引⼊了“核⼼对象”和“密度可达”等概念，从核⼼对象出发，把所有密度可达的对象组成⼀个簇GDBSCAN：算法通过泛化DBSCAN算法中邻域的概念，以适应空间对象的特点DBLASD：OPTICS：OPTICS算法结合了聚类的⾃动性和交互性，先⽣成聚类的次序，可以对不同的聚类设置不同的参数，来得到⽤户满意的结果FDC：FDC算法通过构造k-d tree把整个数据空间划分成若⼲个矩形空间，当空间维数较少时可以⼤⼤提⾼DBSCAN的效率基于⽹格的聚类算法：STING：利⽤⽹格单元保存数据统计信息，从⽽实现多分辨率的聚类WaveCluster：在聚类分析中引⼊了⼩波变换的原理，主要应⽤于信号处理领域。
matlab基于密度的聚类算法
密度聚类（Density-Based Clustering）是一种基于密度的聚类算法，其主要思想是将样本空间划分为密度相连的区域，并将密度较大的区域划分为一个簇。
相比于传统的基于距离的聚类算法，密度聚类对簇形状和大小的假设更为宽松，能够更好地适应各种形状和密度不均匀的簇。
MATLAB作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的聚类算法实现，包括基于密度的聚类算法。
本文将针对MATLAB中基于密度的聚类算法的实现与使用进行介绍，分为以下几个方面：1.密度聚类算法的原理密度聚类算法的核心是基于样本点的密度来划分簇。
需要定义一个邻域的大小（ϵ）和邻域中最小样本点的个数（MinPts），然后通过计算每个样本点的密度来找到核心对象（密度大于MinPts）及其直接密度可达的样本点，最终将这些样本点划分为一个簇。
对于密度相连的簇，会被合并为一个整体。
2.MATLAB中基于密度的聚类算法实现MATLAB中提供了基于密度的聚类算法的实现，主要包括DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）和OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）两种算法。
其中，DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，并且对样本点的簇结构进行了良好的定义。
OPTICS算法是对DBSCAN的扩展，通过计算样本点的可达距离将簇进行了有序排列，并能够有效地处理各向异性的数据。
3.基于密度的聚类算法在MATLAB中的使用在MATLAB中，可以借助Statistics and Machine Learning Toolbox提供的函数来实现基于密度的聚类算法。
通过使用fitcknn函数可以构建基于密度的K近邻分类器，利用knnsearch函数可以对新样本进行分类预测。
4.基于密度的聚类算法的优缺点相比于传统的基于距离的聚类算法，基于密度的聚类算法能够更好地适应各种形状和密度不均匀的簇。
聚类分析（五）——基于密度的聚类算法OPTICS
聚类分析（五）——基于密度的聚类算法OPTICS 1 什么是OPTICS算法在前⾯介绍的DBSCAN算法中，有两个初始参数E（邻域半径）和minPts(E邻域最⼩点数)需要⽤户⼿动设置输⼊，并且聚类的类簇结果对这两个参数的取值⾮常敏感，不同的取值将产⽣不同的聚类结果，其实这也是⼤多数其他需要初始化参数聚类算法的弊端。
为了克服DBSCAN算法这⼀缺点，提出了OPTICS算法（Ordering Points to identify theclustering structure）。
OPTICS并不显⽰的产⽣结果类簇，⽽是为聚类分析⽣成⼀个增⼴的簇排序（⽐如，以可达距离为纵轴，样本点输出次序为横轴的坐标图），这个排序代表了各样本点基于密度的聚类结构。
它包含的信息等价于从⼀个⼴泛的参数设置所获得的基于密度的聚类，换句话说，从这个排序中可以得到基于任何参数E和minPts的DBSCAN算法的聚类结果。
2 OPTICS两个概念核⼼距离：对象p的核⼼距离是指是p成为核⼼对象的最⼩E’。
如果p不是核⼼对象，那么p的核⼼距离没有任何意义。
可达距离：对象q到对象p的可达距离是指p的核⼼距离和p与q之间欧⼏⾥得距离之间的较⼤值。
如果p不是核⼼对象，p和q之间的可达距离没有意义。
例如：假设邻域半径E=2, minPts=3，存在点A(2,3),B(2,4),C(1,4),D(1,3),E(2,2),F(3,2)点A为核⼼对象，在A的E领域中有点{A,B,C,D,E,F}，其中A的核⼼距离为E’=1，因为在点A的E’邻域中有点{A,B,D,E}>3;点F到核⼼对象点A的可达距离为，因为A到F的欧⼏⾥得距离，⼤于点A的核⼼距离1.3 算法描述OPTICS算法额外存储了每个对象的核⼼距离和可达距离。
基于OPTICS产⽣的排序信息来提取类簇。
算法描述如下：算法：OPTICS输⼊：样本集D, 邻域半径E, 给定点在E领域内成为核⼼对象的最⼩领域点数MinPts输出：具有可达距离信息的样本点输出排序⽅法：1 创建两个队列，有序队列和结果队列。
聚类8种方法
聚类8种方法聚类是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象分成不同的组或簇，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的对象相似度较低。
聚类方法可以应用于各种领域，如数据挖掘、图像处理、生物信息学等。
本文将介绍8种常见的聚类方法。
1. K均值聚类K均值聚类是最常见的聚类方法之一。
它将数据集中的对象分成K 个簇，每个簇的中心点称为质心。
算法的过程是先随机选择K个质心，然后将每个对象分配到最近的质心所在的簇中，接着重新计算每个簇的质心，重复以上步骤直到质心不再改变或达到预设的迭代次数。
2. 层次聚类层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法。
它将数据集中的对象逐步合并成越来越大的簇，直到所有对象都被合并为一个簇或达到预设的簇数。
层次聚类有两种方法：凝聚聚类和分裂聚类。
凝聚聚类是自下而上的方法，它从每个对象开始，逐步合并成越来越大的簇。
分裂聚类是自上而下的方法，它从所有对象开始，逐步分裂成越来越小的簇。
3. DBSCAN聚类DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类方法。
它将数据集中的对象分为核心点、边界点和噪声点三类。
核心点是在半径为ε内有至少MinPts个对象的点，边界点是在半径为ε内有少于MinPts个对象的点，但它是核心点的邻居，噪声点是既不是核心点也不是边界点的点。
DBSCAN聚类的过程是从任意一个未被访问的核心点开始，找到所有密度可达的点，将它们合并成一个簇，直到所有核心点都被访问。
4. 密度聚类密度聚类是一种基于密度的聚类方法，它将数据集中的对象分为不同的簇，每个簇的密度较高，而不同簇之间的密度较低。
密度聚类的过程是从任意一个未被访问的点开始，找到所有密度可达的点，将它们合并成一个簇，直到所有点都被访问。
5. 谱聚类谱聚类是一种基于图论的聚类方法。
它将数据集中的对象看作是图中的节点，将它们之间的相似度看作是边的权重。
谱聚类的过程是将相似度矩阵转换成拉普拉斯矩阵，然后对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，得到特征向量，将它们作为新的特征空间，再用K均值聚类或其他聚类方法进行聚类。
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各种密度聚类算法
密度聚类（Density-based clustering）是一种基于密度的聚类算法，它将数据集分为不同的密度高低区域，从而实现聚类。
相比于基于距离的
聚类算法（如K均值聚类），密度聚类算法更适合处理具有不规则形状和
噪声的数据。
在本文中，我们将介绍几种常见的密度聚类算法。
1. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是最常用的密度聚类算法之一、它基于样本的密度来确
定聚类，将高密度区域划分为一个簇，将低密度区域作为噪声。
该算法通
过定义半径和邻域内的最小样本数来确定核心点、边界点和噪声点。
核心
点是在半径内有足够数量的邻居的点，边界点是在半径内邻居数量不够但
可以连接到核心点的点，噪声点是不在任何簇中的点。
2. OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）算法是DBSCAN的改进版本。
与DBSCAN不同，OPTICS算法可
以自动确定最佳的半径参数。
它通过计算核心距离和可达距离来构建一个
可达性图，从而描述数据的聚类结构。
通过分析可达性图中点的密度和可
达距离，我们可以提取出具有不同密度的聚类。
3. HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种基于密度的层次聚类算法。
它结
合了密度聚类和层次聚类的优点，可以自动识别不同密度的聚类，并且对
噪声点具有较强的鲁棒性。
HDBSCAN通过创建一棵聚类层次树来表示数据
的聚类结构，通过分析聚类簇的稳定性来确定最佳聚类结果。
4. DENCLUE（DENsity CLUstering）算法是一种基于核密度估计的密
度聚类算法。
它将每个点表示为高斯核的加权线性组合，通过迭代优化核
心点的位置和权重来聚类数据。
DENCLUE算法通过度量当前点和邻居点之
间的密度函数值来确定核心点，并通过局部来优化核心点的位置和权重。
5. Mean Shift算法是一种基于密度的聚类算法，它通过不断更新点
的位置来寻找数据的密度极值点。
该算法首先通过高斯核估计密度函数，
然后将每个点的位置更新为其周围点的加权平均。
这个过程会将点移向密
度函数的极值点，并且会聚集具有相似密度的点。
通过不断迭代这个过程，最终会找到聚类结果。
以上是几种常见的密度聚类算法，它们各自有不同的特点和适用场景。
根据实际问题的需求和数据的特征，选择合适的密度聚类算法可以获得更
好的聚类结果。