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
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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聚类分析是将数据划分成有用的簇，如果目标是划分有用的组，则簇应当体现数据的自然结构；聚类分析只是解决问题的起点聚类的目的：
用于理解的聚类：在对世界的分析和描述中，人类擅长将对象划分为簇，例如
生物学：界门纲目科属种信息检索：面对网页的搜索结果，聚类将其分成若干簇，每个簇获取某个特定的方面气候医学商业：利用顾客的信息将其分组实用的聚类：聚类分析提供由个别数据对象到数据对象所指派的簇
这里做简单的翻译和备份，有关聚类的R包可以参考cluster包和ape包 以下是正文： The most basic dendrogram mtcars dataset and we'll calculate a hierarchical clustering with the functionhclust让我们从最基本聚类树状图开始。为此目的，我们将使用mtcars数据集和我们
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2017-12-21 16:25:00
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《集体智慧编程》的第三章——发现组群 下面的测试数据可以在网上下载通过分级聚类的方式将数据一层一层的聚类，最终聚类为一个大的对象。画了一个样例图如下：其中将A、B、C、D、E五个对象进行层级聚类，最终的聚类步骤上面已经标出（1，2，3，4）。原理：循环遍历所有对象，利用算法计算对象点之间的距离，每次将最近的两个对象聚为一类，直到得到最终的结果
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2024-04-22 08:46:14
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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 22:35:31
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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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K-means算法聚类个数k应该如何的选择,目前常用有肘部法则和轮廓系数法等。肘部法则通过寻找损失值下降平稳的拐点来确定k值，而轮廓系统则是通过寻找轮廓系数的最大值来进行计算：数据如下，是杭州一号线地铁站的三维向量：应用kmeans，分别通过肘部法则和轮廓系数选择相应的k值from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import ma
聚类树图是层次聚类的图形表示方法，可以直观地体现各组数据或变量之间的关系聚类图在诸多领域具有广泛应用。聚类树图也称为聚类树状图、聚类图、聚类树。在生物学中称其为系统树图。一：基本原理层次聚类法是多元统计中聚类分析的重要方法之一。过程为：每次计算各样本之间距离（距离度量方法详见兔兔的《相似性度量(距离度量)方法》系列文章），将距离近的样本合并为一个新的样本(计算合并的新样本的数值有不同的方法)。之后
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2023-08-21 11:17:23
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介绍一种对热图（heatmap)和树状图（dendrogram）添加注释信息条（side bar)的方法。
聚类分析作图往往包含热图（heatmap)和树状图（dendrogram）。热图用来展示每个样本点数值大小和聚集模式。树状图用来表示样本之间以及变量之间的距离远近（或者相似性大小）。R官网目前提供了至少45个可以绘制热图的包（packages），其
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2023-05-18 12:58:10
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R语言绘制聚类树示例 层次聚类(hierarchical clustering)常见两种形式，“自底向上”的聚合策略(层次聚合
)或“自顶向下”的分拆策略(层次分划
)，结果一般以聚类树表示，它表示将对象或聚类群连接在一起的层次结构。在聚类树中，分支的高度代表了距离的远近。
对于节点周围分支的方向，大多数层次聚类方法中都可以任意调整顺序；少数方法如TWINSPAN
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2023-06-21 19:51:46
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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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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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目录基础部分：适用范围：聚类算法的分类：步骤 ： 选择聚类算法优先级： DBSCAN算法的步骤： 系统聚类步骤：&nb
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2024-08-15 11:00:09
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# Python层次聚类树状图实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Python层次聚类树状图。下面我将为你提供一个整体的流程，并详细说明每个步骤需要做什么，以及相应的代码实现。
## 整体流程
下面的表格展示了实现Python层次聚类树状图的整体流程。我们将按照这些步骤逐步进行实现。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库
原创
2023-07-25 21:00:00
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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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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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在对数据进行统计分析时，我们会遇到将一些数据进行分类处理的情况，但是又没有明确分类标准，这时候就需要用到SPSS聚类分析。 SPSS聚类分析分为两种：一种为R型聚类，是针对变量进行的聚类分析；另一种为Q型聚类，是针对样本的聚类分析。下面我们就通过实际案例先来给大家讲解Q型聚类分析。 我们搜集了31个样本的5种指标的数据，我们想根据5种指标的数据来将31个样本进行聚类分类。（图1）
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2023-10-12 09:23:08
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本文我给大家介绍如何使用CSS和HTML构造一个树状结构的树状图。树状结构我们在很多项目中要应用，如能耗分析、公司组织架构图、无限级分类等等
原创
2022-06-19 01:32:18
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# Python聚类分析与碎石图
聚类分析是数据挖掘中的一种重要方法，其目的是将数据根据其特征划分为若干个类别，使得同一类别内部的相似度较高，而不同类别之间的相似度较低。在机器学习和数据分析过程中，聚类分析可用于文本分类、市场细分、图像分割等。本文将介绍使用Python进行聚类分析的方法，以及如何利用碎石图（Elbow Method）选择最佳的聚类数量。
## 什么是碎石图？
碎石图是一种用
