各种聚类算法介绍及对比

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一、层次聚类
1、层次聚类的原理及分类
1）层次法（
Hierarchical methods
）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。
其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。
层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：
自下底向上和自上向下，即
凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（
agglomerative
和divisive
），也可以理解为自下而上法（
bottom-up
）和自上而下法（
top-down
）。自下而上法就是一开始每个个体（
object
）都是一个类，然后根据
linkage
寻找同类，最后形成一个“类”。自上而下法就是反过来，一开始所有个体都属于一个“类”，然后根据
linkage
排除异己，最后每个个体都成为一个“类”。
这两种路方法没有孰优孰劣之分，只是在实际应用的时候要根据数据特点以及你想要的“类”的个数，来考虑是自上而下更快还是自下而上更快。至 ...

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关键词：聚类算法 Hierarchical Linkage Methods object