几种聚类算法层次聚类凝聚的层次聚类分裂的层次聚类密度聚类DBSCAN谱聚类（拓展） 层次聚类层次聚类是一种很直观的算法，顾名思义就是要一层一层地进行聚类。层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法。凝聚的层次聚类最初将每个对象作为一个蔟，再将这些蔟根据某些准则（如蔟间距离）一步步合并，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。具体算法
凝聚的层次聚类方法使用自底向上的策略。即刚开始每个点都认为是一个簇，然后在迭代过程中，不断的合并直到满足某种条件。在合并步骤中，它找出最相近的簇（“最相近”的衡量标准可以子集设定），并且合并他们，形成一个簇。 分裂的层次聚类方法使用自顶向下的策略，即把所有的对象都放到一个簇中开始。不断向下划分，知道满足某种设定的条件。两个簇之间的距离。度量方式主要有一下几种： &nbs
一、基本凝聚层次聚类算法1：如果需要，计算近邻度矩阵2：repeat 2.1：合并最接近的两个簇 2.2：更新近邻性矩阵，以反映新的簇与原来的簇之间的近邻性 3：until 仅剩下一个簇 存储近邻度个数：m2/2,m位数据点个数。
每篇一句：You must strive to find your own voice. Because the longer you wait to begin, the less likely you are to find it at all. –你必须努力去寻找自己的声音，因为你越迟开始寻找，找到的可能性越小。层次聚类算法：层次聚类算法 （Hierarchical Clustering
层次聚类方法（我们做算法的用的很少）对给定的数据集进行层次的分解或者合并，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法: ●凝聚的层次聚类: AGNES算法(AGglomerative NESting)==>采用自底向.上的策略。最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步一步合并， 两个簇间的距离可以由这两个不同簇中距离最近的数据点的相似度来确定;聚类的合并过程反
一. 层次聚类层次聚类(hierarchical clustering)是一种基于原型的聚类算法，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，也可以采用"自顶向下"的分拆策略。层次聚类算法的优势在于，可以通过绘制树状图(dendrogram)，帮助我们使用可视化的方式来解释聚类结果。层次聚类的另一个优点就是，它不需要事先指定簇的数量。二. 凝聚
层次聚类虽然基于划分的聚类方法如k-means可以较好的将对象集分成互斥的若干类，但有时我们想把数据划分成不同层上的组群。比如对于手写数字的识别，我们先把它聚类成每个区域只含一种数字，之后对于每个区域，我们还可以继续按手写字体划分成新的区域。层次聚类分为凝聚方法和分裂方法凝聚方法：自底向上。从假设每一个对象都是一个单独的簇开始，迭代合并，形成更大的簇分裂方法：自顶向下。开始令所有对象都在一个簇，迭
层次聚类算法与之前所讲的顺序聚类有很大不同，它不再产生单一聚类，而是产生一个聚类层次。说白了就是一棵层次树。介绍层次聚类之前，要先介绍一个概念——嵌套聚类。讲的简单点，聚类的嵌套与程序的嵌套一样，一个聚类中R1包含了另一个R2，那这就是R2嵌套在R1中，或者说是R1嵌套了R2。具体说怎么算嵌套呢？聚类R1={{x1,x2},{x3},{x4,x5}嵌套在聚类R2={{x1,x2,x3},{x4,x
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2023-07-31 12:22:00
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基本思想层次凝聚聚类算法(Hierarchical Agglomerative Clustering)是一种效果很好的聚类算法，简称HAC，它的主要思想是先把每个样本点当做一个聚类，然后不断地将其中最近的两个聚类进行合并，直到满足某个迭代终止条件，比如当前聚类数是初始聚类数的20%，80%的聚类数都被合并了。总结来说，HAC的具体实现步骤如下所示。
1、什么是凝聚聚类凝聚聚类（agglomerative clustering）指的是许多基于相同原则构建的聚类算法，这一原则是：算法首先声明每个点是自己的簇，然后合并两个最相似的簇，直到满足某种停止准则为止。scikit-learn 中实现的停止准则是簇的个数，因此相似的簇被合并，直到仅剩下指定个数的簇。还有一些链接（linkage）准则，规定如何度量“最相似的簇”。这种度量总是定义在两个现有的簇
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）。聚合聚类开始将每个
凝聚层次聚类：MIN，该方法在合并时，只要依次取当前最*的点对，如果这个点对当前不在一个簇中，将所在的两个簇合并就行：(MIN):定义簇的邻*度为不同两个簇的两个最*的点之间的距离。(MAX):定义簇的邻*度为不同两个簇的两个最远的点之间的距离。 (3)组*均：定义簇的邻*度为取自两个不同簇的所有点对邻*度的*均值。根据该算法，实现如下代码。开始时计算
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2023-07-15 21:20:16
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======================================================================= Machine Learning notebook Python机器学习基础教程（introduction to Machine Learning with Python）============================
old ， but useful .两种产生层次聚类的基本方法：凝聚的： 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最近的簇，需要定义簇的邻近性概念（开始每个点都是一个簇，然后不断合并减少簇的数量）。分裂的； 从包含所有点的某个簇开始，每一步分裂一个簇，直到仅剩下单点簇。在这种情况下，我们需要确定每一步分裂哪个簇，以及如何分裂？下面将先介绍凝聚层次聚类技术。2. 层次聚类层次聚类常常使用称作树状图（den
层次聚类方法（Hierarchical Clustering）层次聚类就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解，直到满足某种条件为止。按照分类原理的不同，可以分为凝聚和分裂两种方法。
层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为凝聚的，分裂的两种方案。
1凝聚的层次聚类是一种自底向上的策略，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，
一 原理基本工作原理 给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)如下: 1. 将每个对象归为一类, 共得到N类, 每类仅包含一个对象. 类与类之间的距离就是它们所包含的对象之间的距离.2.
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2023-06-13 21:31:54
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前言K-means 聚类，介绍了 K-means 算法以及一些优化改进的算法，通过此了解聚类分析，接下来我们进一步的介绍聚类分析的其他方法。本篇代码可见：Github一、层次聚类\quad\quad 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法。层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法：凝聚的层次聚类：AGNES算法(AGglomerative N
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2023-08-15 14:48:49
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1、什么是凝聚聚类凝聚聚类（agglomerative clustering）指的是许多基于相同原则构建的聚类算法，这一原则是：算法首先声明每个点是自己的簇，然后合并两个最相似的簇，直到满足某种停止准则为止。scikit-learn 中实现的停止准则是簇的个数，因此相似的簇被合并，直到仅剩下指定个数的簇。还有一些链接（linkage）准则，规定如何度量“最相似的簇”。这种度量总是定义在两个现有的簇
聚类是一种机器学习算法，它试图把数据集的观测值分为不同的簇。即相似观测值聚为簇，反之不相似的在不同簇中。聚类属于无监督，它尝试从数据集中发现结构，而不是预测响应变量的值。聚类通常用于市场分析，例如某公司有下列信息：家庭收入家庭人数户主职业距市区距离如果这些是有效信息，聚类可以识别类似家庭可能会购买一定产品或对某类广告响应较好。聚类最常用算法是KMeans，但需要预先设定聚类数量。对应的层次聚类算法
层次聚类的基本概念
层次聚类方法是古老而且常用的聚类方法。层次聚类方法又有两种产生层次聚类的基本方法。
凝聚的：该方法是自底向上的方法，初始每个对象看做一个簇，每一步合并最相近的簇，最终形成一个簇。
分类的：该方法是自顶向下的方法，从包含的所有点的簇开始，每一步分裂一个簇，知道仅剩下单点的簇。
2 簇之间的邻近性 在凝聚的层次
