ODAG聚类

ODAG聚类是一种基于有向无环图（DAG）的聚类方法。它通过将数据点表示为DAG中的节点，并根据它们之间的相似性连接这些节点来构建聚类模型。与传统的K-means等聚类算法不同，ODAG聚类不需要预先指定聚类的数量，而是通过优化目标函数来确定最佳的聚类结果。此外，ODAG聚类还可以处理带有复杂关系的数据，例如社交网络、知识图谱等。总之，ODAG聚类是一种高效、灵活且适用于多种应用场景的聚类方法。