机器学习--聚类系列--层次聚类
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 ...
原文：机器学习-层次聚类（划分聚类）
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 .初始化的k个中心点 .为每个样本根据距离分配类别 .更新每个类别的中心点 更新为该类别的所有样本的均值 .重复上面两步操作，直到达到某个中止条件 层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止， ...
2019-07-23 08:19 0 3229 推荐指数：
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