GBDT 和随机森林

相同点：

1、都是由多棵树组成
2、最终的结果都是由多棵树一起决定

不同点：

1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而 GBDT 只由回归树组成
2、组成随机森林的树可以并行生成；而 GBDT 只能是串行生成
3、对于最终的输出结果而言，随机森林采用多数投票等；而 GBDT 则是将所有结果累加起来，或者加权累加起来
4、随机森林对异常值不敏感，GBDT 对异常值非常敏感
5、随机森林对训练集一视同仁，GBDT 是基于权值的弱分类器的集成
6、随机森林是通过减少模型方差提高性能，GBDT 是通过减少模型偏差提高性能

聚类方法之比较

聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web 文档分类等

主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法

每一类中都存在着得到广泛应用的算法，例如：划分方法中的 k-means聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法、基于模型方法中的神经网络聚类算法等。

聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类，即每一个数据只能被归为一类，模糊聚类也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类通过隶 属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出，如著名的 FCM 算法等。

常用聚类算法

 k-means 聚类算法

k-means 是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。

层次聚类算法
根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的，层次聚类算法分为凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。
凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。

SOM 聚类算法

SOM 神经网络[11]是由芬兰神经网络专家 Kohonen 教授提出的，该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序，可以实现从输入空间(n 维)到输出平面(2 维)的降维映射，其映射具有拓扑特征保持性质,与实际的大脑处理有很强的理论联系。

FCM 聚类算法

1965 年美国加州大学柏克莱分校的扎德教授第一次提出了‘集合’的概念。经过十多年的发展，模糊集合理论渐渐被应用到各个实际应用方面。为克服非此即彼的分类缺点，出现了以模糊集合论为数学基础的聚类分析。用模糊数学的方法进行聚类分析，就是模糊聚类分析。FCM 算法是一种以隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法。该聚类算法是传统硬聚类算法的一种改进。