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分層聚類算法
鎖定
分層聚類法就是對給定數據對象的集合進行層次分解,根據分層分解採用的分解策略,分層聚類法又可以分為凝聚的(agglomerative)和分裂的(divisive)分層聚類。
- 中文名
- 分層聚類算法
- 外文名
- Hierarchical clustering
- 定 義
- 對給定數據對象的集合進行層次分解
- 分 類
- 凝聚的(agglomerative)和分裂的(divisive)分層聚類
- 所屬學科
- 計算機類
分類
凝聚的分層聚類
它採用自底向上的策略,首先將每一個對象作為一個類,然後根據某種度量(如2個當前類中心點的距離)將這些類合併為較大的類,直到所有的對象都在一個類中,或者是滿足某個終止條件時為止,絕大多數分層聚類算法屬於這一類,它們只是在類間相似度的定義上有所不同。
分裂的分層聚類
它採用與凝聚的分層聚類相反的策略——自頂向下,它首先將所有的對象置於一個類中,然後根據某種度量逐漸細分為較小的類,直到每一個對象自成一個類,或者達到某個終止條件(如達到希望的類個數,或者2個最近的類之間的距離超過了某個閾值)。
分層聚類雖然比較簡單,但經常會遇到選擇合併點或者分裂點的問題。這種選擇非常關鍵,因為一旦一組對象被合併或者分裂,下一步的工作就是在新形成的類上進行,已做的處理不能撤銷,類之間也不能交換對象。如果合併或者分裂的決定不合適,就可能得出低質量的聚類結果。而且,分層聚類算法沒有很好的可伸縮性,在決定合併或者分裂之前需要檢查和估算大量的對象和類。
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