1. 层次聚类算法原理 层次聚类根据划分策略包括聚合层次聚类和拆分层次聚类,由于前者较后者有更广泛的应用且算法思想一致,因此本节重点介绍聚合层次聚类算法。 聚合层次聚类算法假设每个样本点都是单独的簇类,然后在算法运行的每一次迭代中找出相似度较高的簇类进行合并,该过程不断重复,直到达到预设的簇类个数K或只有...
Divisive 层次聚类:又称自顶向下(top-down)的层次聚类,最开始所有的对象均属于一个cluster,每次按一定的准则将某个cluster 划分为多个cluster,如此往复,直至每个对象均是一个cluster。 Agglomerative 层次聚类:又称自底向上(bottom-up)的层次聚类,每一个对象最开始都是一个cluster,每次按一定的准则将最相近的两个clus...
层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种无监督学习算法，用于构建数据的层次结构。一、核心概念 层次聚类的核心概念是从一个由单个数据点组成的簇开始，通过不断合并最接近的簇对，最终形成一个包含所有数据点的单一簇。这个过程可以用树状图（Dendrogram）来表示，树状图是一种展示层次聚类结果的图形工具，其中每个叶...
层次聚类算法根据层次分解的顺序分为:自下底向上和自上向下,即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法(agglomerative和divisive),也可以理解为自下而上法(bottom-up)和自上而下法(top-down)。自下而上法就是一开始每个个体(object)都是一个类,然后根据linkage寻找同类,最后形成一个“类”。自上而下法就是反过来...
层次聚类是一种非常独特和强大的聚类方法,与众多其他的聚类技术相比,它不仅为数据集提供了一个划分,还给出了一个层次结构,这在某些应用中是非常有价值的。在生物信息学、社会网络分析、市场研究等领域,层次聚类方法被广泛采用,因为它们能够揭示数据的深层结构和关系。
1.层次聚类的原理 层次聚类可以分为两种主要类型:凝聚型(agglomerative)和分裂型(divisive)。 1.凝聚聚类:它也被称为AGNES(凝聚嵌套)。 它以自下而上的方式工作。 也就是说,每个对象最初被认为是单元素簇(叶子)。 在算法的每个步骤中,将最相似的两个群集组合成新的更大的群集(节点)。 迭代此过程,直到所有点...
层次聚类方法的基本思想是：通过某种相似性测度计算节点之间的相似性，并按相似度由高到低排序，逐步重新连接个节点。该方法的优点是可随时停止划分，主要步骤如下：（1）移除网络中的所有边，得到有n个孤立节点的初始状态；（2）计算网络中每对节点的相似度；（3）根据相似度从强到弱连接相应节点对，形成树状图；...
层次聚类算法(Hierarchical Clustering Algorithm)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分成多个不同层次的簇。与K均值聚类不同,层次聚类不需要预先指定聚类数量,而是通过计算样本之间的相似度或距离来构建一个层次结构。 层次聚类算法的基本思想是将数据集...
层次聚类是一种无监督学习方法,用于将数据分组为一系列嵌套的集群,它假设类别之间具有层次结构。这种方法不像K-means聚类那样要预先指定集群的数量,但是会形成一个“树状”的结构,称为层次树或者是“树状图”(Dendrogram)。 一、层次聚类的发展历史与背景