机器学习笔记之聚类算法 层次聚类 Hierarchical Clustering
0x01 层次聚类简介 层次聚类算法(Hierarchical Clustering)将数据集划分为一层一层的clusters，后面一层生成的clusters基于前面一层的结果。层次聚类算法一般分为两类： Divisive 层次聚类：又称自顶向下（top-down）的层次聚类，最开始所有 ...
原文：层次聚类算法(agglomerative clustering)
层次聚类算法与之前所讲的顺序聚类有很大不同，它不再产生单一聚类，而是产生一个聚类层次。说白了就是一棵层次树。介绍层次聚类之前，要先介绍一个概念 嵌套聚类。讲的简单点，聚类的嵌套与程序的嵌套一样，一个聚类中R 包含了另一个R ，那这就是R 嵌套在R 中，或者说是R 嵌套了R 。具体说怎么算嵌套呢 聚类R x ,x , x , x ,x 嵌套在聚类R x ,x ,x , x ,x 中，但并不嵌套在聚类 ...
2013-01-10 19:51 0 3207 推荐指数：
相关推荐
层次聚类 Hierarchical Clustering
-------------------------------- 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机器学习——Agglomerative层次聚类
层次聚类（hierarchical clustering）可在不同层次上对数据集进行划分，形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。 其原理是：最初将每个对象看成一个簇，然后将这些簇根据某种规则被一步步合并，就这样不断合并直到达到预设的簇类个数 ...
Python-层次聚类-Hierarchical clustering
层次聚类算法： 给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)如下: 将每个对象归为一类, 共得到N类, 每类仅包含一个对象. 类与类 ...
聚类算法之层次法
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 ...
谱聚类算法(Spectral Clustering)
谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut ...
分层聚类算法(Hierarchical clustering)
原文链接：https://blog.csdn.net/u012500237/article/details/65437525 参考文章：http://www.360doc.com/content/19/0623/20/99071_844396658.shtml 1. 分层聚类算法简介 ...
谱聚类算法(Spectral Clustering)
谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后 ...