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,...
层次聚类的合并算法通过计算两类数据点间的相似性,对所有数据点中最为相似的两个数据点进行组合,并反复迭代这一过程。简单的说层次聚类的合并算法是通过计算每一个类别的数据点与所有数据点之间的距离来确定它们之间的相似性,距离越小,相似度越高。并将距离最近的两个数据点或类别进行组合,生成聚类树。 欧几里德距...
凝聚层次聚类算法在聚类伊始会将数据中的每个样本点均看作是一个独立的簇结构,然后迭代将当前状态下最相似的两个簇进行合并,直到最后只剩下一个簇时聚类结束。对于分裂层次聚类算法来说则恰恰相反,分裂层次聚类算法在聚类伊始将所有的样本点都看成是一个簇,然后迭代将当前状态下最大的簇划分为两部分,直到最后将整个...
层次聚类算法提供了一种独特的视角来探索数据的结构和模式,它不需要预先指定簇的数量,并且能够生成数据的层次结构。在Python中,我们可以利用scipy库轻松实现层次聚类,并通过树状图直观地展示聚类过程。尽管层次聚类在某些情况下可能受到计算成本和对异常值敏感性的限制,但它仍然是一个在各种领域中都有广泛应用价值的强大工...
凝聚式层次聚类是一种自下而上的聚类算法,其原理如下: 初始化:将每个样本视为一个独立簇。 计算距离:通过某种距离度量方法计算两两簇之间的距离,例如欧氏距离或余弦距离。 合并最近的簇:找到距离最近的两个簇,并将它们合并成一个新的簇。 更新距离:更新已合并的簇与其他簇之间的距离,例如使用单连接、完全连接或...
原理 层次聚类是一种基于层次结构的聚类算法,分为凝聚层次聚类(自底向上)和分裂层次聚类(自顶向下)。凝聚层次聚类从每个数据点开始,将最近的簇合并,直到所有点合并为一个簇;分裂层次聚类从一个簇开始,逐步将簇分裂,直到每个点单独成簇 步骤 以凝聚层次聚类为例: ...
层次聚类算法作为聚类算法中的一种,具有独特的优势和特点。本文将对层次聚类算法的原理进行解析。 层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下的聚类方法,它通过计算数据对象之间的相似度或距离,将数据对象逐步合并或分裂,最终形成一个层次化的聚类结果。在层次聚类算法中,主要有两种常见的方法:凝聚层次聚类和分裂层次聚类。
今天我们看一下无监督学习之聚类方法的另一种算法,层次聚类: 层次聚类前提假设类别直接存在层次关系,通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中,不同类别的原始数据点是树的最低层,树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有聚合聚类(自下而上合并)和分裂聚类(自上而下分裂)两...
算法步骤(以凝聚型为例) 1.开始时,将每个数据点视为一个单独的簇。 2.找到最相似(距离最近)的两个簇并将它们合并。 3.重复步骤 2,直到所有数据点都合并到一个簇中或达到预定的簇数量。 距离公式 层次聚类中,簇之间的相似性通常用距离来衡量,常用的距离度量有: ...