1. 層次聚類 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R1包含了另一個R2，那這就是R2嵌套在R1中，或者說是R1嵌套了R2 ...

聚類 聚類就是對大量未知標注的數據集，按數據的內在相似性將數據集划分為多個類別，使類別內的數據相似度較大而類別間的數據相似度較小. 數據聚類算法可以分為結構性或者分散性,許多聚類算法在執行之前，需要指定從輸入數據集中產生的分類個數。 1.分散式聚類算法，是一次性確定要產生的類別，這種算法也已 ...

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 ...

-------------------------------- 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實現層次聚類 | 沙湖王 python實現層次聚類 作者: rickey 日期: 2012 年 7 月 24 日 發表評論 (9) 查看評論 昨晚到現在一直在研究層次聚類的問題。scipy包含了一些層次聚類的包和函數，但是它的文檔實在太坑 ...

層次聚類 　　層次聚類(Hierarchical Clustering)是聚類算法的一種，通過計算不同類別數據點間的相似度來創建一棵有層次的嵌套聚類樹。在聚類樹中，不同類別的原始數據點是樹的最低層，樹的頂層是一個聚類的根節點。創建聚類樹有自下而上合並和自上而下分裂兩種方法。 　　作為一家 ...

層次聚類（划分聚類） 聚類就是對大量未知標注的數據集，按照數據內部存在的數據特征將數據集划分為多個不同的類別，使類別內的數據比較相似，類別之間的數據相似度比較小；屬於無監督學習。 算法步驟 1.初始化的k個中心點 2.為每個樣本根據距離分配類別 3.更新每個類別的中心點（更新為該類 ...