居于层次的聚类、BIRCH、CURE、AGNES、DIANA(机器学习)

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居于层次的聚类

自底向上的聚合聚类

自顶向下的分裂聚类


居于层次的聚类、BIRCH、CURE、AGNES、DIANA(机器学习)_第1张图片

居于层次的聚类


层次聚类的应用 广泛程度 仅次于基于划分的聚类

核心思想就是通过对数据集按照层次,把数据划分到不同层的簇,从而形成一个树形的聚类结构

层次聚类算法可以揭示数据的分层结构,在树形结构上不同层次进行划分,可以得到不同粒度的聚类结果。按照层次聚类的过程分为自底向上的聚合聚类和自顶向下的分裂聚类

聚合聚类(自底向上)AGNESBIRCHROCK、CURE等算法为代表,分裂聚类(自顶向下)DIANA算法为代表。

自底向上的聚合聚类


自底向上的聚合聚类将每个样本看作一个簇,初始状态下簇的数目等于样本的数目

然后根据算法的规则对样本进行合并,直到满足算法的终止条件。

自顶向下的分裂聚类


自顶向下的分裂聚类先将所有样本看作属于同一个簇,然后逐渐分裂成更小的簇,直到满足算法终止条件为止。

目前大多数是自底向上的聚合聚类,自顶向下的分裂聚类比较少

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