层次聚类的两种类型 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

聚类分析是对大量样本进行分类，这是对现实的分析。

层次分析法是评估解决方案，是评估现实。

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