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层次聚类方法的典型算法分别是什么?

来源:www.moneyprint.net 时间:2024-05-13 22:11:12 作者:远虑算法网 浏览: [手机版]

  层次聚类是一种基于相似性度量的聚类方法,它通过计算样本之间的相似性来构建一棵树形结构,从而实现数据的分层聚类www.moneyprint.net。层次聚类方法可以分为两种类型:凝聚型和分裂型。凝聚型层次聚类从单个样本开始,逐步合并相似的样本,到所有样本都被聚类在一起。而分裂型层次聚类则是从所有样本开始,逐步将它分成不的簇,到每个簇只包含一个样本。

  在实际应用,层次聚类方法被广泛应用于数据挖掘、图像处、自然语言处等领域www.moneyprint.net远虑算法网。下面我将介几种典型的层次聚类算法

1. 简单连通性聚类算法(Single Linkage Clustering)

简单连通性聚类算法是一种凝聚型层次聚类算法,它将每个样本看作一个簇,并将它逐步合并成大的簇,到所有样本都被聚类在一起。在合并过程,算法将两个簇之间的最小距离作为它之间的距离,到所有簇都被合并成一个簇。这种算法的优点是计算简单,但它容受到异常值的影响,因为它只考虑了最小距离远+虑+算+法+网

  2. 完全连通性聚类算法(Complete Linkage Clustering)

  完全连通性聚类算法也是一种凝聚型层次聚类算法,它将每个样本看作一个簇,并将它逐步合并成大的簇,到所有样本都被聚类在一起。在合并过程,算法将两个簇之间的最大距离作为它之间的距离,到所有簇都被合并成一个簇。这种算法的优点是对异常值不敏感,但它容受到式效应的影响,因为它只考虑了最大距离。

3. 平均连通性聚类算法(Average Linkage Clustering)

  平均连通性聚类算法也是一种凝聚型层次聚类算法,它将每个样本看作一个簇,并将它逐步合并成大的簇,到所有样本都被聚类在一起欢迎www.moneyprint.net。在合并过程,算法将两个簇之间的平均距离作为它之间的距离,到所有簇都被合并成一个簇。这种算法的优点是对异常值不敏感,且能够减少式效应的影响。

4. 均值漂移聚类算法(Mean Shift Clustering)

均值漂移聚类算法是一种分裂型层次聚类算法,它从所有样本开始,逐步将它分成不的簇,到每个簇只包含一个样本。在分裂过程,算法将每个样本看作一个簇,并计算它的密度原文www.moneyprint.net。然后,算法将每个簇的密度心作为一个新的样本,并新计算它的密度心,到每个簇的密度心不再改变。这种算法的优点是能够自适应地确定簇的数量,且对噪声和异常值有较好的鲁棒性。

层次聚类方法的典型算法分别是什么?(1)

  5. DBSCAN聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)

  DBSCAN聚类算法也是一种分裂型层次聚类算法,它从所有样本开始,逐步将它分成不的簇,到每个簇只包含一个样本。在分裂过程,算法将每个样本看作一个簇,并计算它的密度远虑算法网www.moneyprint.net。然后,算法将密度大于某个阈值的样本作为核心点,并将与核心点距离小于某个阈值的样本加入到它的簇。这种算法的优点是能够自适应地确定簇的数量,且对噪声和异常值有较好的鲁棒性。

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