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
转载
2023-08-15 14:48:49
564阅读
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
转载
2023-09-30 21:58:26
284阅读
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
转载
2023-08-09 13:08:52
749阅读
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
转载
2023-06-21 21:54:15
191阅读
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
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
转载
2024-05-21 12:05:26
74阅读
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
转载
2023-12-08 10:00:59
74阅读
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
转载
2024-05-15 08:15:42
119阅读
层次聚类算法分为合并算法和分裂算法。合并算法会在每一步减少聚类中心的数量，聚类产生的结果来自前一步的两个聚类的合并；分裂算法与合并算法原理相反，在每一步增加聚类的数量，每一步聚类产生的结果都将是前一步聚类中心分裂得到的。合并算法现将每个样品自成一类，然后根据类间距离的不同，合并距离小于阈值的类。我用了基于最短距离算法的层次聚类算法，最短距离算法认为，只要两个类的最小距离小于阈值，就将
转载
2023-09-05 18:18:46
143阅读
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
转载
2024-01-03 11:16:55
81阅读
# Python 层次聚类算法实现指南
层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种用于数据挖掘和数据分析的广泛应用算法，它通过建立一个树状结构（树状图）来表示数据的聚类。
本文将带你一步步实现 Python 中的层次聚类算法。我们会从准备数据开始，逐步介绍每个步骤，并提供相应的代码及注释。最后，我们也会展示一个甘特图以便更好地理解每个步骤所需的时间。
## 整体流程
1. 层次聚类1.1 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类与类之间样本的最短距离。层次聚类算法根据层
转载
2023-10-26 16:11:58
258阅读
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.
转载
2023-06-13 21:31:54
143阅读
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
转载
2024-01-03 12:46:56
169阅读
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
转载
2023-11-03 19:02:53
110阅读
层次聚类(hierarchical clustering)基于簇间的相似度在不同层次上分析数据，从而形成树形的聚类结构，层次聚类一般有两种划分策略：自底向上的聚合（agglomerative）策略和自顶向下的分拆（divisive）策略，本文对层次聚类算法原理进行了详细总结。目录1. 层次聚类算法原理2. 簇间相似度的计算方法3. 层次聚类算法的复杂度计算4. 层次聚类算法的优化方法5. 层次聚类
转载
2024-01-10 21:45:31
84阅读
凝聚层次聚类：MIN，该方法在合并时，只要依次取当前最近的点对，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):定义簇的邻近度为不同两个簇的两个最近的点之间的距离。(MAX):定义簇的邻近度为不同两个簇的两个最远的点之间的距离。 (3)组平均：定义簇的邻近度为取自两个不同簇的所有点对邻近度的平均值。根据该算法，实现如下代码。开始时计算
转载
2024-06-07 18:18:29
40阅读
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
转载
2023-12-23 22:43:33
70阅读
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
转载
2024-05-02 17:05:23
30阅读
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(
转载
2024-06-28 07:38:10
98阅读
