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：機器學習——層次聚類算法
層次聚類方法 我們做算法的用的很少 對給定的數據集進行層次的分解或者合並，直到滿足某種條件為止，傳統的層次聚類算法主要分為兩大類算法: 凝聚的層次聚類: AGNES算法 AGglomerative NESting gt 采用自底向.上的策略。最初將每個對象作為一個簇，然后這些簇根據某些准則被一步一步合並， 兩個簇間的距離可以由這兩個不同簇中距離最近的數據點的相似度來確定 聚類的合並過程反復進行直到 ...
2020-01-01 17:20 0 1611 推薦指數：
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