层次聚类——June、

Q：层次聚类的大概过程是什么？有没有论文和代码推荐？

A：层次聚类是一种自下而上的聚类方法，可以分为两种形式：凝聚层次聚类和分裂层次聚类。

在凝聚层次聚类中，每个数据点都被视为一个单独的簇，然后不断地将最相似的簇合并成为更大的簇，直到最终只剩下一个簇或达到预定的簇的数量。

在分裂层次聚类中，开始时将所有数据点视为一个簇，然后不断地将簇分成更小的簇，直到每个簇只包含一个数据点或达到预定的簇的数量。

这两种方法的具体实现有很多，常用的有基于距离的聚类方法、基于密度的聚类方法等。

常见的论文包括：

• Jain, A.K. and Dubes, R.C. (1988) Algorithms for Clustering Data. Prentice-Hall.
• Kaufman, L. and Rousseeuw, P.J. (1990) Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. Wiley.
• Murtagh, F. and Contreras, P. (2012) Algorithms for hierarchical clustering: an overview. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 2, 86-97.

---

Q：层次聚类应用在《基于超像素的弱纹理堆叠物体的识别与定位研究》这个题目上可以吗？应用在机械臂抓取中，什么方法比较好？

A：层次聚类可以应用在基于超像素的弱纹理堆叠物体的识别与定位研究中。具体来说，可以通过将超像素作为特征，使用层次聚类算法对不同物体的超像素进行聚类，从而实现对