【机器学习08】层次聚类

最新推荐文章于 2025-01-05 11:03:41 发布
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#聚类 #机器学习 #sklearn #算法 #python

该博客介绍了层次聚类的两种类型：聚合和分裂，并详细讲解了凝聚层次聚类（AGNES）的步骤。文章还探讨了类间聚类距离的不同计算方法，如最小距离、最大距离、中心距离和平均距离。接着，通过示例展示了如何使用sklearn库中的AgglomerativeClustering API，基于欧氏距离和最大距离方法进行层次聚类。最后，提供了加载数据并可视化聚类结果的代码示例。

9 层次聚类

9.1 简介

层次聚类分为两种类型：

  • 聚合(agglomerative)或自下而上(bottom-up)聚类
  • 分裂(divisive)或自上而下(top-down)聚类

凝聚层次聚类(AGNES)：属于聚合或自下而上聚类

步骤：

  1. 构造mmm个类，每个类包含一个样本，即有多少个样本就有多少个类
  2. 计算类与类之间的距离dijd_{ij}dij​，记作矩阵D=[dij]m∗mD=[d_{ij}]_{m*m}D=[d
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机器学习之层次聚类
seaboat——a free boat on the sea.（公众号：远洋号）
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层次聚类聚类是将样本进行归类形成K个簇，层次聚类是其中的一种方法。它将数据组成一棵聚类树，过程可以是凝聚形式或分裂形式。核心思想凝聚是一开始将每个样本当做一个聚类，接着通过计算将距离最近的两个聚类合并，成为新聚类，每次合并聚类总数减少一个，不断循环合并操作，直到所有聚类合并成一个聚类或当聚类数量到达某预定值或当聚类直接距离达到某阀值后停止合并。而分裂则与凝聚相反，一开始将所有样本当做一个聚类，每次分
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欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望
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