附加问题(wèntí)与算法比较(bǐjiào)k均值和DBSCAN数据(shùjù)特性簇特性(tèxìng)聚类算法的一般(yībān)特征基于(jīyú)原型的聚类模糊(móhu)聚类例子(lìzi)：三个圆形簇上的模糊c均值优点(yōudiǎn)与局限性基于(jīyú)原型的聚类使用混合(hùnhé)模型的聚类算法(suànfǎ)优点(yōudiǎn)和缺点基于(jīyú)原型的聚类自组织(zǔzhī)映射SOM算法(suànfǎ)基于(jīyú)密度的聚类基于(jīyú)网格的聚类例子(lìzi)基于网格(wǎnɡɡé)的算法例子(lìzi)优点(yōudiǎn)与局限性基于(jīyú)密度的聚类CLIQUE算法(suànfǎ)CLIQUE算法(suànfǎ)CLIQUE的优点(yōudiǎn)与局限性基于(jīyú)密度的聚类DENCLUE：基于(jīyú)密度聚类的一种基于(jīyú)核的方案DENCLUE算法(suànfǎ)核密度估计DENCLUE的优点(yōudiǎn)与局限性基于(jīyú)图的聚类稀疏(xīshū)化稀疏(xīshū)化的好处基于(jīyú)图的聚类最小生成(shēnɡchénɡ)树聚类（minimumspanningtree，MST）基于(jīyú)图的聚类OPOSSUM：使用(shǐyòng)METIS的稀疏相似度最优划分优点(yōudiǎn)与缺点基于(jīyú)图的聚类Chameleon确定(quèdìng)合并哪些簇LimitationsofCurrentMergingSchemesChameleon算法(suànfǎ)例子(lìzi)优点(yōudiǎn)与局限性共享最近(zuìjìn)邻相似性基于(jīyú)图的聚类Jarvis-Patrick（JP）聚类算法(suànfǎ)优点(yōudiǎn)与局限性基于(jīyú)SNN密度的聚类SNNDensity例子：解释该算法处理(chǔlǐ)高维数据能力优点(yōudiǎn)与局限性可伸缩：一般问题(wèntí)和方法CURECURE算法(suànfǎ)CURE的抽样(chōuyànɡ)划分(huàfēn)//Asubnetworkisdefinedasagenesetthatinducesasingleconnectedcomponentintheprotein–proteininteractionnetwork.GivenaparticularsubnetworkM,letarepresentitsvectorofactivityscoresoverthetumorsamples,andletcrepresentthecorrespondingvectorofclasslabels(metastaticornon-metastatic)./使用(shǐyòng)哪种聚类算法？数据探索数据分类：基本概念、决策树与模型评估分类：其他技术(jìshù)关联分析：基本概念和算法关联分析：高级概念聚类分析：基本概念和算法聚类分析：附加问题与算法异常检测感谢您的观看(guānkàn)。