sklearn.cluster

Популярные алгоритмы неконтролируемой кластеризации.

Руководство пользователя. См. Кластеризация и Бикластеризация разделы для получения дополнительных сведений.

AffinityPropagation	Выполнить кластеризацию данных методом распространения близости.
AgglomerativeClustering	Агломеративная кластеризация.
Birch	Реализует алгоритм кластеризации BIRCH.
BisectingKMeans	Биссекционный K-Means кластеризация.
DBSCAN	Выполнить кластеризацию DBSCAN из массива векторов или матрицы расстояний.
FeatureAgglomeration	Агломерировать признаки.
HDBSCAN	Кластеризация данных с использованием иерархической кластеризации на основе плотности.
KMeans	Кластеризация K-Means.
MeanShift	Кластеризация методом сдвига среднего с использованием плоского ядра.
MiniBatchKMeans	Кластеризация Mini-Batch K-Means.
OPTICS	Оценка структуры кластеризации из массива векторов.
SpectralBiclustering	Спектральная бикластеризация (Kluger, 2003) [R2af9f5762274-1].
SpectralClustering	Применить кластеризацию к проекции нормализованного лапласиана.
SpectralCoclustering	Алгоритм спектрального совместного кластерирования (Dhillon, 2001) [R0dd0f3306ba7-1].
affinity_propagation	Выполнить кластеризацию данных методом распространения близости.
cluster_optics_dbscan	Выполнить извлечение DBSCAN для произвольного эпсилон.
cluster_optics_xi	Автоматически извлекать кластеры в соответствии с методом Xi-steep.
compute_optics_graph	Вычислите граф достижимости OPTICS.
dbscan	Выполнить кластеризацию DBSCAN из массива векторов или матрицы расстояний.
estimate_bandwidth	Оцените ширину полосы для использования с алгоритмом mean-shift.
k_means	Выполнить алгоритм кластеризации K-средних.
kmeans_plusplus	Инициализировать n_clusters начальных значений в соответствии с k-means++.
mean_shift	Выполните кластеризацию методом сдвига среднего с использованием плоского ядра.
spectral_clustering	Применить кластеризацию к проекции нормализованного лапласиана.
ward_tree	Кластеризация Уорда на основе матрицы признаков.