層次聚類試圖在不同層次對數據集進行劃分,從而形成樹形的聚類結構。數據集劃分可採用“自底向上”的聚合策略,也可採用“自頂向下”的分拆策略。
樹的最底層有5個聚類,在上一層中,聚類6包含數據點1和數據點2,聚類7包含數據點4和數據點5。隨著我們自下而上遍歷樹,聚類的數目越來越少。由於整個聚類樹都保存了,用戶可以選擇查看在樹的任意層次上的聚類。
基本介紹
- 中文名:層次聚類
- 外文名:hierarchical clustering
層次聚類試圖在不同層次對數據集進行劃分,從而形成樹形的聚類結構。數據集劃分可採用“自底向上”的聚合策略,也可採用“自頂向下”的分拆策略。
樹的最底層有5個聚類,在上一層中,聚類6包含數據點1和數據點2,聚類7包含數據點4和數據點5。隨著我們自下而上遍歷樹,聚類的數目越來越少。由於整個聚類樹都保存了,用戶可以選擇查看在樹的任意層次上的聚類。
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...
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層次聚類試圖在不同層次對數據集進行劃分,從而形成樹形的聚類結構。數據集劃分可採用“自底向上”的聚合策略,也可採用“自頂向下”的分拆策略。樹的最底層有5個...
將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數據對象的集合,這些對象與同一個簇中的對象彼此相似,與其他簇中...
所謂數據聚類是指根據數據的內在性質將數據分成一些聚合類,每一聚合類中的元素儘可能具有相同的特性,不同聚合類之間的特性差別儘可能大。聚類分析的目的是分析數據...
自動聚類是一種典型的無監督機器學習(無監督學習)方法。聚類試圖將數據集中的樣本劃分為若干個通常不相交的子集,每個子集稱為一個簇,通過這樣的劃分,每一個簇...
層次聚類方法可以是基於距離的或基於密度或連通性的。層次聚類方法的一些擴展也考慮了子空間聚類。層次方法的缺陷在於,一旦一個步驟(合併或分裂)完成,它就不能被...
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