层次聚类算法举例 层次聚类方法的聚类分类？

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。层次聚类的另一个优点是它不需要预先指定聚类的数目

聚类分析也称为群分析，是研究（样本或指标）分类的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学。在古代分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少使用数学工具进行定量分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，有时仅靠经验和专业知识很难准确分类，于是人们逐渐将数学工具引入分类学，形成数值分类学，将多元分析技术引入到数值分类中，形成聚类分析。

聚类分析的内容非常丰富，包括系统聚类法、有序样本聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预测法等，聚类分析有几种计算方法：划分方法：层次方法：基于密度的方法：基于网格的方法：基于模型的方法。

层次聚类算法举例 层次聚类和系统聚类 层次聚类的两种类型

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