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文檔簡介

主講：夏吉安數據應用與實大踐算法2聚類分析與聚類算法3常見的聚類算法4層次聚類5K-Means6譜聚類7聚類算法性能分析1有監督與無監督的概念目錄CONTENTS層次聚類層次聚類是最簡單和較為直觀的一類聚類方法。層次聚類方法是將數據對象組成一個聚類樹。根據層次分解順序分為自頂向上或是自頂向下完成。1.凝聚層次聚類：自底向上首先將每個對象作為一個簇，然后合并這些原子簇為越來越大的簇，直到某個終結條件被滿足2.分裂層次聚類：自頂向下首先將所有對象置于一個簇中，然后逐漸細分為越來越小的簇，直到達到了某個終結條件。層次聚類計算簇間距離（1）是將兩個組合數據點中距離最近的兩個數據點間的距離作為這兩個組合數據點的距離。這種方法容易受到極端值的影響。兩個很相似的組合數據點可能由于其中的某個極端的數據點距離較近而組合在一起。（2）將兩個組合數據點中距離最遠的兩個數據點間的距離作為這兩個組合數據點的距離。CompleteLinkage的問題也與SingleLinkage相反，兩個不相似的組合數據點可能由于其中的極端值距離較遠而無法組合在一起。（3）是計算兩個組合數據點中的每個數據點與其他所有數據點的距離。將所有距離的均值作為兩個組合數據點間的距離。這

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