50、文本聚类中的层次聚类算法

文本聚类中的层次聚类算法

1. 层次聚类的基本概念

层次聚类是一种聚类分析方法，它通过递归地将数据对象分组为嵌套的簇来创建一个树状结构（树状图）。与传统的划分聚类方法不同，层次聚类不仅提供了一组固定的簇，还提供了一个簇的层级结构，使得用户可以根据需要选择不同层次的簇。这种灵活性使得层次聚类在许多应用场景中非常有用。

层次聚类可以分为两种主要类型： 凝聚层次聚类 （Agglomerative Hierarchical Clustering）和 分裂层次聚类 （Divisive Hierarchical Clustering）。凝聚层次聚类从每个对象作为一个独立的簇开始，然后逐步合并最相似的簇，直到所有对象都合并到一个簇中。分裂层次聚类则相反，它从所有对象属于一个簇开始，然后逐步将簇分裂成更小的子簇，直到每个对象成为一个独立的簇。

1.1 层次聚类与其他聚类方法的区别

层次聚类与其他聚类方法的主要区别在于其输出结果的形式和过程。其他聚类方法（如 K均值、模糊 C均值）通常生成一组固定的簇，而层次聚类则生成一个树状图，允许用户根据需要选择不同层次的簇。此外，层次聚类不需要预先指定簇的数量，这使得它在处理未知数据时更加灵活。

2. 凝聚层次聚类的具体步骤

凝聚层次聚类是最常用的层次聚类方法之一。它的工作原理如下：

1. 初始化 ：每个对象作为一个独立的簇。
2. 计算距离 ：计算所有簇之间的距离或相似度。