基于层次的聚类算法（Hierarchical Clustering）当不知道应该分为几类时，使用层次聚类比较适合。层次聚类会构建一个多层嵌套的分类，类似一个树状结构。可以选择一个聚类数量，根据需求对树状图中画一条水平线,得到对应的聚类。但层次聚类法容易受到噪声和数据维度过高的影响。自底向上的聚类从点作为个体簇开始，迭代时每一步合并两个最接近的簇，直到所有样本合并为一簇。算法步骤：每个样本点自成一类
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2023-12-25 06:26:56
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上篇k-means算法却是一种方便好用的聚类算法，但是始终有K值选择和初始聚类中心点选择的问题，而这些问题也会影响聚类的效果。为了避免这些问题，我们可以选择另外一种比较实用的聚类算法-层次聚类算法。顾名思义，层次聚类就是一层一层的进行聚类，可以由上向下把大的类别（cluster）分割，叫作分裂法；也可以由下向上对小的类别进行聚合，叫作凝聚法；但是一般用的比较多
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2023-12-01 19:11:52
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层次聚类算法实际上分为两类：自上而下或自下而上。自下而上的算法在一开始就将每个数据点
原创
2022-07-18 16:03:45
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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
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2024-06-10 10:43:50
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今天，总结一下如何使用层次聚类算法里面的自定义距离度量层次聚类上次已经总结过。 这次仅仅说明层次聚类的距离参数，这里的距离参数可以使用自定义函数。 我们进入该函数的文档页面我们看到linkage的说明文档上面的函数scipy.cluster.hierarchy.linkage(y, method='single', metric='euclidean',optimal_ordering=False
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2023-08-24 02:56:28
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聚类分析（层次聚类分析（Q型聚类和R型聚类）、快速聚类分析）聚类分析的实质：是建立一种分类方法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不同类之间具有明显的区别。 聚类分析的特点：聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。1.层次聚类分析
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2023-08-14 06:51:50
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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聚类分析-层次聚类（Hierarchical Clustering）解析层次聚类 层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。层次聚类可以被分为两类：自上而下和自下而上，其中常用的自下而上算法（Bottom-up algorithms），也称为hierarchical agglomerative clus
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2024-02-03 22:24:27
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目录1.作者介绍2．层次聚类算法介绍2.1 层次聚类算法原理2.2 层次聚类算法步骤2.3 层次聚类算法分类3．层次聚类算法实现(代码如下)3.1 相关包导入3.2 生成测试数据集3.3 层次聚类实现&画出树状图3.4 获取聚类结果3.5完整代码3.6 对比不同方法聚类效果4.参考链接 1.作者介绍杨金花，女，西安工程大学电子信息学院，21级硕士研究生 研究方向：基于学习方法的运动目标检
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2023-06-13 21:30:51
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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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目录一、层次聚类1、层次聚类的原理及分类2、层次聚类的流程3、层次聚类的优缺点二、python实现1、sklearn实现2、scipy实现树状图分类判断一、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
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2024-08-03 16:31:30
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不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？为了不在这个参数的选取上花费太多时间，可以考虑层次聚类。 假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是： 1、（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间
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2024-01-22 11:27:01
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层次聚类是一种常见的数据聚类方法，它将数据分组成具有层次结构的树状形式。在层次聚类中，数据点之间的相似度被用来构建树的结构，从而实现将数据点分组成不同的簇。
Java作为一种常用的编程语言，也提供了丰富的库和工具来实现层次聚类。在本文中，我们将介绍如何使用Java实现层次聚类，并给出一个简单的代码示例。
首先，我们需要导入相关的Java库，例如Apache Commons Math，它提供了实
原创
2024-05-03 07:14:54
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MFC浅谈层次聚类算法写文章的起因所用数据集及预处理划分簇的基础思维和结果开发中遇到的一些问题及算法优化预测错误率的算法写在后面的话 写文章的起因本人是一名大二的学生，原本对于人工智能方面的算法就有一定的兴趣，正巧碰上期末课设需要用到层次聚类来完成课设，就顺水推舟，用C++（准确来说是MFC）完成了层次聚类算法的课设，之所以没用python一方面是了解不够另一方面是为了照顾队友吧，然后深刻体会到
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2023-12-09 13:11:15
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引言最近在读西瓜书，查阅了多方资料，恶补了数值代数、统计概率和线代，总算是勉强看懂了西瓜书中的公式推导。但是知道了公式以后还是要学会应用的，几经摸索发现python下的sklearn包把机器学习中经典的算法都封装好了，因此，打算写几篇博客记录一下sklearn包下的常用学习算法的使用，防止自己以后忘了，嘿嘿。1.聚类西瓜书中197页对“聚类”做了详细的解释，以下为摘录：在无监督学习中，训练样本的标
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2023-08-24 13:39:28
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1、python语言from scipy.cluster import hierarchy # 导入层次聚类算法
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
# 生成示例数据
np.random.seed(0)
data = np.random.random((20,1))
# 使用树状图找到最佳聚类数
Z = hierarchy.lin
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2024-06-19 19:51:22
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层次聚类算法使用数据的联結规则，对数据集合进行层次似的聚类。层次聚类可以分为两大类，自顶向下的分裂聚类和自顶而上的合并聚类。分裂聚类是将所有的对象看成一个聚类，然后将其不断分解直至满足终止条件。后者与前者相反，它先将每个对象各自作为一个原子聚类，然后对这些原子聚类逐层进行聚类，直至满足终止条件。代表算法有：CURE、CHAMELEON、ROCK
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2023-12-27 15:49:37
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机器学习笔记（4）——聚类之BIRCH一、算法介绍层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。 层次聚类使用欧式距离来计算不同类别数据点间的距离（相似度）。 二、算法流程1.
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2024-02-04 20:47:59
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在n个数据点中选择最近的两个，并把它们合成一个 回到第一步，直到只剩1个数据点
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2021-01-01 15:16:00
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样本空间有$N$个点${x_1,x_2,...,x_n}$，层次聚类的过程如下：1、将每个点都单独归为1类2、计算各个类之间的相似度/距离3、将相似度最大/...
原创
2022-11-02 09:50:47
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