k均值的优缺点 pythonscipy怎么做层次聚类？

pythonscipy怎么做层次聚类？

Python机器学习包里面的集群提供了很多的聚类算法，其中ward_u3;Tree实现了凝聚层次聚类算法。但是我不明白树的返回值是什么意思，所以我决定寻找另一种方法来实现它。经过搜索，我们发现scipy.cluster.hierarchy层次结构. fclusterdata可以实现层次聚类。

层次聚类方法的聚类分类？

原型集群也称为基于原型的集群。这种算法假设聚类结构可以由一组原型来描述。首先初始化原型，然后迭代更新原型。不同的原型和不同的解决方案被用来生成不同的算法。K-means算法是一种常见的原型聚类算法。

层次聚类是一种基于原型的聚类算法，它试图在不同的层次上划分数据集，形成树状聚类结构。数据集可分为自下而上的聚合策略和自上而下的拆分策略。层次聚类算法的优点是通过绘制树状图来直观地解释聚类结果。分层聚类的另一个优点是它不需要预先指定聚类的数目

这个问题实际上是无法解决的，而且算法的分类效果和实际运行时间因数据的不同而不同。在计算速度方面，K-means比hierarchy快。其原因是K-means算法是先找到中心，然后计算距离；层次是将样本逐个合并，层次算法的复杂度较高。更重要的是，在很多情况下，K-means算法和层次聚类算法的分类效果只能用不同的观点来描述。

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