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
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2024-05-02 17:05:23
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文章目录前言层次聚类的实现聚类过程代码实现参考文献 前言层次聚类顾名思义就是按照某个层次对样本集进行聚类操作，这里的层次实际上指的就是某种距离定义。 层次聚类最终的目的是消减类别的数量，所以在行为上类似于树状图由叶节点逐步向根节点靠近的过程，这种行为过程又被称为“自底向上”。 更通俗的，层次聚类是将初始化的多个类簇看做树节点，每一步迭代，都是将两两相近的类簇合并成一个新的大类簇，如此反复，直至最
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2024-01-03 11:16:55
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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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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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cited from:http://hi.baidu.com/coralliu/blog/item/dbde033b168fedeb15cecbe5.htmlhttp://bbs.sciencenet.cn/blog-41996-450513.htmlMATLAB的统计工具箱中的多元统计分析中提供了聚类分析的两种方法： 1.层次聚类hierarchical clustering
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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前言今天试了下用python实现层级聚类，感觉还是有不少问题。转专业的一只小菜鸡，初学代码，写的很简陋，希望各位大牛能指出不足之处。代码输入是一个长度可选的列表。这里用random随机生成，10个数据，并把数据用字母'a'、'b'等依次标记。算法实现中用树结构存储数据。树的每一个节点都是一个数据集，它的左右子树代表该节点包含的两个数据集。计算所有数据相互的距离（x1.value - x2.valu
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2023-09-30 21:58:26
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层次聚类和DBSCAN 前面说到K-means聚类算法，K-Means聚类是一种分散性聚类算法，本节主要是基于数据结构的聚类算法——层次聚类和基于密度的聚类算法——DBSCAN两种算法。1.层次聚类 下面这样的结构应该比较常见，这就是一种层次聚类的树结构，层次聚类是通过计算不同类别点的相似度创建一颗有层次的树结构，在这颗树中，树的底层是原始数据点，顶层是一个聚类的根节点。 创建这样一棵树的方
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2023-08-09 13:08:52
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聚类(Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。K-means算法k-means是划分方法中较经典的聚类
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2024-05-21 12:05:26
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起步层次聚类（hierarchical clustering）是聚类算法中的一种，通过计算不同类别的相似度组成新的类创建一个层次的嵌套的树。基本结构如图所示：层次聚类算法介绍假设有n个待聚类的样本，对于层次聚类算法，它的步骤是：步骤一：（初始化）将每个样本都视为一个聚类；步骤二：计算各个聚类之间的相似度；步骤三：寻找最近的两个聚类，将他们归为一类；步骤四：重复步骤二，步骤三；直到所有样本归为一类整
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2023-11-03 19:02:53
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假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,步骤: 1.(初始化)把每个样本归为一类,计算每两个类之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度; 2.寻找各个类之间最近的两个类,把他们归为一类(这样类的总数就少了一个); 3.重新计算新生成的这个类和各个旧类之间的相似度; 4.重复2和3直到所有的样本点都归为一类,结束 整个聚类过程其实是建立了一棵树，在建立的过程中，可以通过在第二
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2023-12-23 22:43:33
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层次聚类（Hierarchical methods）主要思想： 试图在不同层次上对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可以采用“自底向上”的聚合策略，开始将每个对象作为单独的一个组，然后逐次合并相近的对象或组，直到所有的组合并为一个组，或者满足某个终止条件；也可采用“自顶向下”的分拆策略，开始将所有的对象置于一个簇中。在每次相继
1.简介层次聚类(Hierarchical Clustering)通过计算各类别中数据之间的相似度，最终创建一棵有层次的嵌套聚类树。起核心思想是基于各"簇"之间的相似度，在不同层次上分析数据，得到最终的树形聚类结构。2.agglomerative与divisive自底向上聚合（agglomerative）策略和自顶向下分拆（divisive）策略是层次聚类中常见的两种划分策略。算法的基本步骤为 1
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2024-01-03 12:46:56
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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
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2024-02-21 20:59:54
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最近学习层次聚类算法，厚颜转载一篇博文。
参考：层次聚类算法的原理及实现Hierarchical Clustering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。聚类模式： 1)自底向上型（agglomerative） 2)自上向
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2023-06-21 21:54:15
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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。
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2024-07-31 21:07:00
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介绍三类聚类分析算法，本篇介绍K均值聚类、层次聚类，下篇介绍图团体（graph community）聚类。聚类分析又称群分析，它是研究样本分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类（cluster）中的样本模式之间比不在同一聚类中的样本模式之间具有更多的相似性K均值聚类算法描述：算法随机将每个样本分配到K聚类中的一类，然后计算每个聚类的平均值。接
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2024-08-01 17:00:18
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写在前面：健忘星人自学笔记，仅供参考简单易懂的阅读资料 层次聚类-概念全解 - 万勇's
前面的文章我们分别介绍了 K-means , 密度聚类，谱聚类，其中谱聚类的难度比较大，要求有一定的矩阵学习基础，今天不妨轻松一下，学习一个较为简单的“层次聚类”。正文：一、层次聚类基本原理层次的聚类方法（Hierarchical Clustering），从字面上理解，其
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2023-12-08 10:00:59
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层次聚类层次聚类的概念：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
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2024-05-15 08:15:42
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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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