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层次聚类

1、层次聚类分析图看法如下：层次聚类图呈现为树状结构，也称为树状图，每个节点代表一个样本或特征，而分支表示之间的相似性或距离。

2、层次聚类试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集划分可采用“自底向上”的聚合策略，也可采用“自顶向下”的分拆策略。

3、层次聚类分析：是创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。

对聚类中心过于依赖的聚类算法有哪些

1、聚类算法有K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法、Clara算法、Mean-Shift聚类算法五种。

2、聚类算法有：划分法、层次法、密度算法、图论聚类法、网格算法、模型算法。划分法 划分法（partitioning methods），给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。

3、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。

4、代表算法有：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法； 基于模型的方法（model-based methods）基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能个很好的满足这个模型的数据集。

层次聚类改进

1、凝聚的层次聚类：这种自底向上的策略首先将每个对象作为单独的一个簇，然后和并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有的对像都在一个簇中，或者达到某个终止条件。

2、消除贫困的成果以下指标的改进衡量，这些指标包括健康、教育、卫生、基础设施以及其他需要用于改进穷人生活的服务。与此同时，发展成果必须保证以一种环保的、全社会的、经济可持续的方式达成。

3、之前的笔记： 聚类介绍： 点这里 层次聚类分析案例（一）：世界银行样本数据集 层次聚类分析案例（二）：亚马逊雨林烧毁情况 层次聚类分析案例（三）：基因聚类 食品消费模式是医学和营养学领域关注的一大热点。

4、K-means++：对k选取的改进，思想是初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。

5、结果显示对该测试类型数据，FCM和k-means都具有较高的准确度，层次聚类准确度最差，而SOM则耗时最长。

层次聚类的两类方法分别是什么

层次聚类的两类方法分别是聚合及分裂。层次聚类的定义：层次聚类假设类别之间存在层次结构，层次聚类的目标是将样本分类聚集到不同层次的类别中。

层次聚类方法的典型算法分别是：凝聚的层次聚类：AGNES算法（AGglomerative NESting）：采用自底向上的策略。

层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。密度聚类算法：通过给定密度阈值来确定簇，相对稠密的区域被视为簇的中心点，较稀疏的区域则被视为噪声。

该方法可以分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。

CL层次聚类，即complete-linkage聚类法（也称diameter 或maximum 方法）：组间距离等于两组对象之间的最大距离。 AL层次聚类，即average-linkage聚类法组间距离等于两组对象之间的平均距离。

层次聚类 就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解，直到满足某种条件为止。按照分类原理的不同，可以分为凝聚和分裂两种方法。层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到某种条件满足为止。

层次聚类方法的聚类分类

层次聚类的两类方法分别是聚合及分裂。层次聚类的定义：层次聚类假设类别之间存在层次结构，层次聚类的目标是将样本分类聚集到不同层次的类别中。

层次聚类方法的典型算法分别是：凝聚的层次聚类：AGNES算法（AGglomerative NESting）：采用自底向上的策略。

聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。

根据层次分解是自底而上还是自顶而下形成的，层次聚类算法可以进一步分为凝聚方法（agglomerativemethod）和分裂方法（divisivemethod）两种。

聚类算法的分类有：划分法 划分法（partitioning methods），给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K小于N。

层次聚类，一种通过深度洞察数据内在结构的聚类方法，犹如构建一棵层次分明的分类树，自上而下与自下而上交织，将个体逐层归并成更大的类别。

数据挖掘干货总结(四)--聚类算法

层次化聚类算法 又称树聚类算法，透过一种层次架构方式，反复将数据进行分裂或聚合。

在数据挖掘的世界里，聚类算法就像一座桥梁，将无标签的数据转化为有意义的模式。我们首先区分有监督与无监督的聚类方法。

聚类是指数据库中的数据可以划分为一系列有意义的子集，即类。在同一类别中，个体之间的距离较小，而不同类别上的个体之间的距离偏大。聚类分析通常称为“无监督学习”。

在数据科学中，我们可以通过聚类分析观察使用聚类算法后获得一些有价值的信息，其中会涉及许多数学理论与实际计算。