機器學習筆記之聚類算法 層次聚類 Hierarchical Clustering
0x01 層次聚類簡介 層次聚類算法(Hierarchical Clustering)將數據集划分為一層一層的clusters，后面一層生成的clusters基於前面一層的結果。層次聚類算法一般分為兩類： Divisive 層次聚類：又稱自頂向下（top-down）的層次聚類，最開始所有 ...
原文：層次聚類算法(agglomerative clustering)
層次聚類算法與之前所講的順序聚類有很大不同，它不再產生單一聚類，而是產生一個聚類層次。說白了就是一棵層次樹。介紹層次聚類之前，要先介紹一個概念 嵌套聚類。講的簡單點，聚類的嵌套與程序的嵌套一樣，一個聚類中R 包含了另一個R ，那這就是R 嵌套在R 中，或者說是R 嵌套了R 。具體說怎么算嵌套呢 聚類R x ,x , x , x ,x 嵌套在聚類R x ,x ,x , x ,x 中，但並不嵌套在聚類 ...
2013-01-10 19:51 0 3207 推薦指數：
相關推薦
層次聚類 Hierarchical Clustering
-------------------------------- 不管是GMM，還是k-means，都面臨一個問題，就是k的個數如何選取？比如在bag-of-words模型中，用k-means訓練碼書，那么應該選取多少個碼字呢？為了不在這個參數的選取上花費太多時間，可以考慮層次聚類 ...
Python機器學習——Agglomerative層次聚類
層次聚類（hierarchical clustering）可在不同層次上對數據集進行划分，形成樹狀的聚類結構。AggregativeClustering是一種常用的層次聚類算法。 其原理是：最初將每個對象看成一個簇，然后將這些簇根據某種規則被一步步合並，就這樣不斷合並直到達到預設的簇類個數 ...
Python-層次聚類-Hierarchical clustering
層次聚類算法： 給定要聚類的N的對象以及N*N的距離矩陣(或者是相似性矩陣), 層次式聚類方法的基本步驟(參看S.C. Johnson in 1967)如下: 將每個對象歸為一類, 共得到N類, 每類僅包含一個對象. 類與類 ...
聚類算法之層次法
首先介紹聚類中的層次聚類算法。層次法又分為凝聚的層次聚類和分裂的層次聚類。 凝聚的方法：也稱自底向上的方法，首先將每個對象作為單獨的一個聚類，然后根據性質和規則相繼地合並相近的類，直到所有的對象都合並為一個聚類中，或者滿足一定的終止條件。經典的層次凝聚算法以AGNES算法為代表，改進 ...
譜聚類算法(Spectral Clustering)
譜聚類(Spectral Clustering, SC)是一種基於圖論的聚類方法——將帶權無向圖划分為兩個或兩個以上的最優子圖，使子圖內部盡量相似，而子圖間距離盡量距離較遠，以達到常見的聚類的目的。其中的最優是指最優目標函數不同，可以是割邊最小分割——如圖1的Smallest cut ...
分層聚類算法(Hierarchical clustering)
原文鏈接：https://blog.csdn.net/u012500237/article/details/65437525 參考文章：http://www.360doc.com/content/19/0623/20/99071_844396658.shtml 1. 分層聚類算法簡介 ...
譜聚類算法(Spectral Clustering)
譜聚類(Spectral Clustering, SC)是一種基於圖論的聚類方法——將帶權無向圖划分為兩個或兩個以上的最優子圖，使子圖內部盡量相似，而子圖間距離盡量距離較遠，以達到常見的聚類的目的。其中的最優是指最優目標函數不同，可以是割邊最小分割——如圖1的Smallest cut(如后 ...