图聚类和传统聚类有何不同？

图聚类和传统聚类是数据挖掘和机器学习领域中两种不同的聚类方法，它们在处理数据结构和聚类目标上存在显著差异。

传统聚类方法通常处理无向、无权的数据集，其中数据点被视为同等重要的个体，聚类目标是将这些个体分组到不同的簇中，使得同一簇内的个体相似度高，不同簇之间的相似度低。常见的传统聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。这些算法主要关注数据的分布和距离度量，如欧氏距离，通过最小化簇内距离平方和或最大化簇间距离等方式实现聚类。

图聚类则将数据视为图结构，其中节点代表数据点，边代表数据点之间的关系。图聚类不仅考虑节点之间的直接关系，还考虑了通过其他节点间接建立的关系，这使得图聚类能够捕捉到更复杂的数据依赖和结构信息。图聚类算法通常包括社区检测算法，如Louvain算法和谱聚类等。这些算法通过优化图的结构，如模块度或归一化切割值，来识别紧密连接的节点群。

图聚类相比传统聚类的主要优势在于能够处理更复杂的数据关系，适应性强，能够从高维数据中提取有价值的信息。然而，图聚类算法的复杂度通常更高，需要更多的计算资源。此外，图聚类的结果也更容易受到图结构的影响，因此在实际应用中需要仔细选择合适的图表示和聚类算法。