层次聚类也叫分层聚类，对数据进行逐层划分，最终形成树状的聚类结构。 数据集的划分可采用 “自顶向下” 的分割策略，也可采用 “自下而上” 的聚合策略。 聚合法-AGNES 算法 采用自下而上的聚合策略，初始每个样本为一个簇，然后每步找到距离最近的两个簇，并将它们融合，依次进行下去，直到 ...

聚类 聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小. 数据聚类算法可以分为结构性或者分散性,许多聚类算法在执行之前，需要指定从输入数据集中产生的分类个数。 1.分散式聚类算法，是一次性确定要产生的类别，这种算法也已 ...

首先介绍聚类中的层次聚类算法。层次法又分为凝聚的层次聚类和分裂的层次聚类。 凝聚的方法：也称自底向上的方法，首先将每个对象作为单独的一个聚类，然后根据性质和规则相继地合并相近的类，直到所有的对象都合并为一个聚类中，或者满足一定的终止条件。经典的层次凝聚算法以AGNES算法为代表，改进 ...

-------------------------------- 不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？为了不在这个参数的选取上花费太多时间，可以考虑层次聚类 ...

python实现层次聚类 | 沙湖王 python实现层次聚类 作者: rickey 日期: 2012 年 7 月 24 日 发表评论 (9) 查看评论 昨晚到现在一直在研究层次聚类的问题。scipy包含了一些层次聚类的包和函数，但是它的文档实在太坑 ...

层次聚类 　　层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。 　　作为一家 ...

层次聚类（划分聚类） 聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于无监督学习。 算法步骤 1.初始化的k个中心点 2.为每个样本根据距离分配类别 3.更新每个类别的中心点（更新为该类 ...