Python实现的Robust Continuous Clustering (RCC) 聚类算法

简介：
本简介介绍了一种基于Python实现的稳健连续聚类(Robust Continuous Clustering, RCC)算法。该方法能够有效处理动态数据集，提供稳定的簇划分结果。 Python实现的Robust Continuous Clustering (RCC) 聚类是一种有效的数据聚类方法，它能够动态地调整簇的数量，并且对噪声具有较强的鲁棒性。这种方法适用于处理大规模、高维度的数据集，在流数据环境中尤其有用。通过连续更新和优化簇分配，RCC能够在不重新运行整个算法的情况下适应新加入的数据点，从而提高了效率并减少了计算成本。 实现时通常会利用Python的科学计算库如NumPy和SciPy来提高性能，并使用可视化工具如Matplotlib或Seaborn展示聚类结果。此外，为了评估模型的效果，还可以用到sklearn等机器学习框架中的各种评价指标进行分析比较。