层次聚类算法

最新推荐文章于 2025-06-13 16:53:16 发布
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#算法

层次聚类算法是一种不可逆的聚类方法，特点包括对噪音和异常点敏感，处理不同大小簇和非凸形状簇困难。主要的邻近度计算方法有最小距离、最大距离和组平均。最小距离对非椭圆形数据敏感但易受噪声影响；最大距离对噪声不敏感，适合大簇划分；组平均则在两者之间，对噪声影响较小。实例中通过欧几里得距离和不同邻近度量进行了聚类操作。

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算法描述

输入:包含n个对象的数据集
输出:簇的分层结构
算法步骤:
计算邻近度矩阵
每个点作为一个簇
Repeat
    合并最接近的两个簇
    更新邻近度矩阵
Until 仅剩下一个簇

这里写图片描述

特点

  • 如果两个类被合并，那么将不能被恢复
  • 不同的聚类模式都有以下一个或多个问题:
    1.对噪音和异常点敏感
    2.处理不同大小的簇和凸起的形状的簇比较困难
    3.分割大的类

层次关键的操作是计算两个簇之间的邻近度

邻近度

这里写图片描述

最小距离

  • 擅长处理非椭圆形数据
  • 对噪声点异常敏感

最大距离

  • 对噪声和异常点不敏感
  • 倾向于划分大的簇
  • 对球形的数据聚类误差明显

组平局

  • 介于单链和全链 </
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层次聚类算法_层次方法概述
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【AI深究】层次聚类（Hierarchical Clustering）四大链接法全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示） | 单链法、全链法、平均法、中心法 | 例子案例及数据
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大家好，我是爱酱。本期我们将用详细案例和流程，分别演示单链法、全链法、平均法和中心法四种主流链接方式的层次聚类。每种方法都配有具体合并步骤、距离计算和结果解读，帮助新手和进阶读者彻底理解层次聚类的核心思想和实际操作。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
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