聚類分析就僅根據在數據中發現的描述對象及其關系的信息，將數據對象分組(簇)。其目標是，組內的對象相互之間是相似的，而不同組中的對象是不同的。組內相似性越大，組間差別越大，聚類就越好。 先介紹下聚類的不同類型，通常有以下幾種： (1)層次的與划分的：如果允許簇具有子簇，則我們得到一個 ...

凝聚法分層聚類中有一堆方法可以用來算兩點（pair）之間的距離：歐式，歐式平方，manhattan等，還有一堆方法可以算類（cluster）與類之間的距離，什么single-linkage、complete-linkage、還有這個ward linkage。（即最短最長平均 ...

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 ...

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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。具體說怎么算嵌套 ...

層次聚類 stats::hclust stats::dist R使用dist()函數來計算距離，Usage: dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) x: 是樣本矩陣 ...

基本原理 Kmeans是無監督學習的代表，沒有所謂的Y。主要目的是分類，分類的依據就是樣本之間的距離。比如要分為K類。步驟是： 隨機選取K個點。 計算每個點到K個質心的距離，分成K個簇。 ...

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