前面博文介绍了两种常用基于划分的聚类算法K-means聚类、K-Medoids聚类，还有有序样品聚类。本篇博文介绍基于层次的聚类算法，层次聚类主要有两种类型：合并的层次聚类和分裂的层次聚类。合并的层次聚类是一种自底向上的聚类算法，从最底层（即每个数据点为一类）开始，每一次合并最相似的类，直到全部数据点都合并到一类时或者达到某个终止条件时停止，大部分层次聚类都是采用这种方法处理。分裂的层次聚类是一种
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2023-11-15 17:08:35
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层次聚类分析 在层次聚类中，起初每一个实例或观测值属于一类。聚类就是每一次把两类聚成新的一类，直到所有的类聚成单个类为止，算法如下： (1) 定义每个观测值（行或单元）为一类； (2) 计算每类和其他各类的距离； (3) 把距离最短的两类合并成一类，这样类的个数就减少一个； (4) 重复步骤(2)和 ...
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2021-08-13 16:53:00
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## R语言层次聚类分析
### 简介
层次聚类是一种常见的聚类分析方法，它通过计算样本之间的相似性或距离来将样本分组。R语言是一种广泛使用的数据分析和统计编程语言，它提供了丰富的函数和包来进行层次聚类分析。本文将向你介绍如何在R语言中实现层次聚类分析。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[计算距离矩阵]
B --> C[
原创
2023-08-30 10:45:28
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武汉理工大学资源 郭志强 层次聚类算法：首先每个样本自成一类，然后再让样本与样本之间通过它的相似度进行合并，减少类别数目，最终使分类模型达到一个比较稳定的状态。基于阈值的阈值聚类法：首先找出聚类中心， 然后再把各个样本，根据与各个聚类中心的欧式距离进行归类的。 这个矩阵类似多点的图的邻接矩阵，记录每两个点之间的距离关系。D(0)表示初始分类情况，D(1)表示第一次减
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2024-01-04 14:07:08
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层次聚类（划分聚类）聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于无监督学习。算法步骤1.初始化的k个中心点2.为每个样本根据距离分配类别3.更新每个类别的中心点（更新为该类别的所有样本的均值）4.重复上面两步操作，直到达到某个中止条件 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
一、实验目的如果您以前从未使用过树状图，那么使用树状图是查看多维数据如何聚集在一起的好方法。在这本笔记本中，我将简单探索通过层次分析，借助树状图将其可视化。二、层次分析层次分析是聚类分析的一种，scipy有这方面的封装包。linkage函数从字面意思是链接，层次分析就是不断链接的过程，最终从n条数据，经过不断链接，最终聚合成一类，算法就此停止。dendrogram是用来绘制树形图的函数。三、实验数
原创
2021-01-03 22:35:31
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一、实验目的如果您以前从未使用过树状图，那么使用树状图是查看多维数据如何聚集在一起的好方法。在这本笔记本中，我将简单探索通过层次分析，借助树状图将其可视化。二、层次分析层次分析是聚类分析的一种，scipy有这方面的封装包。linkage函数从字面意思是链接，层次分析就是不断链接的过程，最终从n条数据，经过不断链接，最终聚合成一类，算法就此停止。dendrogram是用来绘制树形图的函数。三、实验数
原创
2021-01-03 22:39:12
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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
层次聚类是基于距离的聚类方法，MATLAB中通过pdist、linkage、dendrogram、cluster等函数来完成。层次聚类的过程可以分这么几步： (1) 确定对象（实际上就是数据集中的每个数据点）之间的相似性，实际上就是定义一个表征对象之间差异的距离，例如最简单的平面上点的聚类中，最经常使用的就是欧几里得距离。 这在MATLAB中可以通过Y=pdist（X）实现，例如 >&g
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2024-05-09 20:54:54
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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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Matlab 代码：1 % GMM code
2
3 function varargout = gmm(X, K_or_centroids)
4
5 % input X:N-by-D data matrix
6 % input K_or_centroids: K-by-D centroids
7
8 % 阈值
9 threshold =
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2023-06-21 21:43:50
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系统（层次）聚类解决了K-均值聚类的一个最大的问题：聚类的个数需要自己给定。一、系统聚类的定义系统聚类的合并算法通过计算两类数据点间的距离，对最为接近的两类数据点进行组合，并反复迭代这一过程，直到将所有数据 点合成一类，并生成聚类谱系图。我们可以根据这个图来确定聚类的个数。二、具体步骤介绍：系统（层次）聚类的算法流程：将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离；将距离最小的两个类合并成一个新类；重
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2023-11-28 00:49:31
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# 聚类分析 python代码
## 什么是聚类分析？
聚类分析是一种无监督学习的方法，它将数据分为不同的组或簇，使得同一组内的数据点更加相似，而不同组之间的数据点更加不同。聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式，对数据进行有效的分类和理解。
在机器学习和数据挖掘领域，聚类分析经常用于市场细分、社交网络分析、图像分割等任务中。通过聚类分析，我们可以更好地理解数据，识别数据中的规律和关联性。
原创
2024-05-08 03:28:54
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文章目录基本原理绘图层次定义距离 基本原理和Birch聚类相似，层次聚类也是一种依赖树结构实现的聚类方法，其核心概念是相似度。根据相似度，可以将所有样本组织起来，从而构建一棵层次聚类树。其中Birch算法的核心，叫做聚类特征树(Clustering Feature Tree)，简称CF树。CF树由CF构成，每个CF都是三元组，表示为(N, LS, SS)，其中N表示点数；LS表示点的向量和；SS
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2023-12-17 09:16:34
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层次聚类（hierarchical clustering）算法极为简单：有N多节点，最开始认为每个节点为一类，然后找到距离最近的节点“两两合并”，合并后的两个节点的平均值作为新的节点，继续两两合并的过程，直到最后都合并成一类。下图表明了聚类的过程，距离最近的节点合并（第一步中，如果有两对节点距离一样，那就同时合并） 层次聚类过程如果用数据挖掘工具来做（如SPSS），一般会生成一个树形图，
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2024-04-14 20:30:44
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目录一、背景二、系统聚类算法代码实现 三、K均值聚类算法代码实现四、结果对比和分析以全国各城市空气质量年度数据为例。分别应用系统聚类算法和K均值聚类法对数据进行分析一、背景系统聚类算法先将各个个体看作一类，根据个体间的相似程度（距离、相关系数）等合并出新类而后不断循环该过程直至达到事先确定的某些标准其度量相似度的方法有最小距离、最大距离、中间距离、重心距离、类平均、离差平均等（Q型聚类）
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2023-09-21 09:20:16
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聚类分析
R中有各种各样的聚类分析函数。本文主要介绍其中的三种方法:层次聚集、划分聚类、基于模型的聚类。数据准备聚类分析之前，可以对数据进行预处理，如包括缺失值的处理和数据的标准化。以鸢尾花数据集（iris）为例。# 数据预处理
mydata <- iris[,1:4]
mydata <- na.omit(mydata) # 删除缺失值
mydata <- sca
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2023-06-21 22:25:05
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文章目录关于聚类分析例题Matlab代码意义应用 关于聚类分析 （树状图） （冰状图）例题Matlab代码X=[20,7;18,10;10,5;4,5;4,3];
Y=pdist(X);
SF=squareform(Y);
Z=linkage(Y,'single');
dendrogram(Z);%显示系统聚类树
T=cluster(Z,'maxclust',3)意义1、与多元分析的其他方法相比
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2023-09-26 13:01:00
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SLS机器学习最佳实战：时序异常检测和报警前言第一篇文章SLS机器学习介绍（01）：时序统计建模上周更新完，一下子炸出了很多潜伏的业内高手，忽的发现集团内部各个业务线都针对时序分析存在一定的需求。大家私信问我业务线上的具体方法，在此针对遇到的通用问题予以陈述（权且抛砖引玉，希望各位大牛提供更好的建议和方法）：数据的高频抖动如何处理？在业务需求能满足的条件下，进可能的对数据做聚合操作，用窗口策略消除
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2023-08-24 22:55:45
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# R语言聚类分析代码实现指南
## 1. 流程概述
在进行R语言的聚类分析代码实现之前，我们需要明确整个流程。下面是聚类分析的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1. 数据准备 | 载入数据集，并进行必要的数据清洗和预处理 |
| 2. 距离计算 | 计算样本之间的距离 |
| 3. 聚类算法选择 | 选择合适的聚类算法，如K-means，层次聚
原创
2023-08-31 09:18:35
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