聚类之层次聚类基于划分的聚类(共22页).doc

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精选优质文档-倾情为你奉上5聚类之层次聚类基于划分的聚类(k 一、层次聚类1、层次聚类的原理及分类1)层次法(Hierarchicalmethods)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

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