層次聚類方法

在社會學領域，一般通過給定網路的拓撲結構定義網路節點間的相似性或距離，然後採用單連線層次聚類或全連線層次聚類將網路節點組成一個樹狀圖層次結構。其中，樹的葉節點表示網路節點，非葉節點一般由相似或距離接近的子節點合併而得到。

基本介紹

• 中文名：層次聚類方法
• 外文名：Hierarchical Clustering
• 性質：聚類方法
• 屬性：層次
• 原理的不同：可以分為凝聚和分裂兩種方法

層次聚類方法的基本思想是：通過某種相似性測度計算節點之間的相似性，並按相似度由高到低排序，逐步重新連線個節點。該方法的優點是可隨時停止劃分，主要步驟如下：

（1）移除網路中的所有邊，得到有n個孤立節點的初始狀態；

（2)計算網路中每對節點的相似度；

（3）根據相似度從強到弱連線相應節點對，形成樹狀圖；

(4）根據實際需求橫切樹狀圖，獲得社區結構。