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...
层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种,顾名思义就是要一层一层地进行聚类,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。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。 层次聚类的原理 层次聚类...
[130] 14.5 K中心点PAM算法示例 1156播放 09:10 [131] 15.1 层次聚类的基本思想 1518播放 07:15 [132] 15.2 距离测算方法1(上) 1246播放 08:01 [133] 15.2 距离测算方法1(下) 996播放 08:02 [134] 15.3 距离测算方法2(上) 1306播放 08:11 [135] 15.3 距离测算方法2(下) 1365播放 08:08...
群优化算法)、回归拟合(线性回归、BP神经网络、极限学习机)、分类识别(KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等)、聚类分析(K均值、DBSCAN、层次聚类)、关联分析(关联规则、协同过滤、Apriori算法)的基本原理及Python代码实现方法。