机器学习之层次聚类

最新推荐文章于 2022-11-08 11:56:11 发布
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分类专栏： Python 机器学习
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层次聚类(hierarchical clustering)试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用"自底向上"的聚合策略（AGNES），也可采用"自顶向下"（DIANA） 的分拆策略。

1、AGNES算法简介

AGNES 是一种采用自底向上聚合策略的算法。它先将数据集中的每个样本看作一个初始聚类簇，然后在算法运行的每一步中找出距离最近的两个聚类簇进行合并，该过程不断重复，直至达到预设的聚类簇个数。
关键是如何计算聚类簇之间的距离？

  • 最小距离dmind_{min}dmin​由两个簇的最近样本决定
  • 最大距离dmaxd_{max}dmax​由两个簇的最远样本决定
  • 平均距离davgd_{avg}d
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机器学习——层次聚类
T940842933的博客
08-02 3469
层次聚类（Hierarchical Clustering）是一类算法的总称，分为两种方式：凝聚法：从下往上不断合并簇，将小类进行聚合分裂法：从上往下不断分离簇，将大类分割成小类。
机器学习（层次聚类）
zoinsung_lee的博客
11-19 669
假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤：1.（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本值之间的相似度；2.寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）；3.重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度；4.重复2和3直到所有样本点都归为一类，结束。整个聚类过程其实是建立了一棵树，在建立过程中，可以通过在第二步设置一个阈值，当最近的两个类的距
机器学习 层次聚类
weixin_46131409的博客
07-17 368
一.概述 1.层次聚类: "层次聚类"(Hierarchical Clustering)是1类聚类算法.这种算法会根据不同数据点间的相似度来逐级将数据点分入不同类别,从而创建出1 棵有层次的聚类树.原始数据点是这颗树的最低层,树的顶层则是包含全部数据的根节点.层次聚类又可分为"合并的层次聚类"(Agglomerative Nesting;AGNES)和"分裂的层次聚类"(Divisive Analysis;DIANA) 2.合并的层次聚类: "合并的层次聚类"(Agglomerative Nesting
机器学习之层次聚类与K-Means
m0_69435474的博客
05-04 3437
介绍了常用聚类算法中的K均值与层次聚类法的基本原理及步骤，且利用sklearn实现聚类算法及可视化聚类结果。
机器学习-层次聚类(hierarchical clustering)
02-01
关于层次聚类(hierarchical clustering)的基本步骤： 1、假设每个样本为一类，计算每个类的距离，也就是相似度 2、把最近的两个合为一新类，这样类别数量就少了一个 3、重新新类与各个旧类(去了那两个合并的类)之间的相似度； 4、循环重复2和3直到所有样本点都归为一类 这个计算的过程，相当于重构一个二叉树，只是这个过程，是从树叶-->树枝-->树干的构建过程 本资源详细介绍层次聚类的算法
【机器学习】（5.3）聚类--层次聚类
mjiansun的专栏
03-30 1074
无监督模型。 聚类算法需要度量样本间的距离，距离度量的方式可以参考【机器学习】（5）聚类--距离度量_mjiansun的博客-优快云博客 一般会使用欧氏距离。 起步 层次聚类( Hierarchical Clustering )是聚类算法的一种，通过计算不同类别的相似度类创建一个有层次的嵌套的树。（分为凝聚的和分裂的两种方式，常用的方式是凝聚的方式） 层次聚类算法介绍 假设有 n 个待聚类的样本，对于层次聚类算法，它的步骤是： 步骤一：（初始化）将每个样本都视为一个聚类； 步骤二：.
【机器学习08】层次聚类
qq_41566530的博客
05-13 1030
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： 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 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=[dij​]m∗m​ 合并间距最小的两个类 若达到聚类数KKK则退出 重新计算类之间的
机器学习-聚类(PPT36页).ppt
09-25
机器学习-聚类(PPT36页).ppt
大数据技术分享 数据挖掘算法之聚类算法-层次聚类算法 共34页.ppt
04-03
大数据技术分享 数据挖掘算法之聚类算法-层次聚类算法 共34页.ppt
机器学习（聚类七）——层次聚类的优化算法
01-20
上篇博客介绍的层次聚类，尤其是AGNES这一传统的层次聚类算法。这篇博客介绍层次聚类的优化算法。 优化算法 BIRCH算法 BIRCH算法(平衡迭代削减聚类法)：聚类特征使用3元组进行一个簇的相关信息，通过构建满足分枝因子和簇直径限制的聚类特征树来求聚类，聚类特征树其实是一个具有两个参数分枝因子和类直径的高度平衡树；分枝因子规定了树的每个节点的子女的最多个数，而类直径体现了对这一类点的距离范围；非叶子节点为它子女的最大特征值；聚类特征树的构建可以是动态过程的，可以随时根据数据对模型进行更新操作。 优缺点： 适合大规模数据集，线性效率； 只适合分布呈凸形或者球形的数据集、需要给定聚类个数和簇之间
层次聚类代码
05-02
自己做的层次聚类 有可视化 有数据集 基于熵特征的聚类
聚类分析常用数据集
03-26
聚类分析常用的人工数据集，包括：UCI:wine、Iris、yeast，还有4k2_far、leuk72_3k等数据集。它们在聚类分析、数据挖掘、机器学习、模式识别领域经常用到。
机器学习——层次聚类（超详细）
weixin_37763870的博客
11-10 8512
层次聚类 层次聚类：层次聚类假设类别之间存在层次结构，将样本聚到层次化的类中。 层次聚类类型：自下而上（bottom-up）或称聚合(agglomerative)、自上而下(top-down)或称分裂（divisive）。 谨记：层次聚类中每个样本只属于一个类，所以层次聚类属于硬聚类。（一般来说聚类分为硬聚类和软聚类，硬聚类明确一个样本只属于一个类，而软聚类的一个样本可以属于多个类）。 聚合聚类 ...
【机器学习】一文读懂层次聚类（Python代码）
fengdu78的博客
11-22 977
本篇和大家介绍下层次聚类，先通过一个简单的例子介绍它的基本理论，然后再用一个实战案例Python代码实现聚类效果。首先要说，聚类属于机器学习的无监督学习，而且也分很多种方法，比如大家熟知的...
机器学习-层次聚类（谱系聚类）算法
有一分热，发一分光。
11-08 4059
层次聚类（Hierarchical Clustreing）又称谱系聚类，通过在不同层次上对数据集进行划分，形成树形的聚类结构。很好体现类的层次关系，且不用预先制定聚类数，对大样本也有较好效果。
机器学习之层次聚类算法 头歌
最新发布
03-20
### 关于层次聚类算法的机器学习知识 #### 层次聚类算法概述 层次聚类是一种常见的无监督学习方法，用于将数据划分为具有某种相似性的群组。这种算法可以进一步细分为两种主要形式：聚合层次聚类（Agglomerative ...
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