Sklearn聚类算法之Agglomerative Clustering

2019年3月21日 783次阅读来源: 聚类算法

Agglomerative Cluster 是一个从下而上的算法。（另一种是divisive,自顶而下）

《Sklearn聚类算法之Agglomerative Clustering》

从图里面可以看出来就是根据某种规则去聚类。

流程如下：

1.将每一个元素单独定为一类
2.重复：每一轮都合并指定距离(对指定距离的理解很重要)最小的类
3.直到所有的元素都归为同一类

依据对相似度（距离）的不同定义，将Agglomerative Clustering的聚类方法分为三种：Single-linkage,Complete-linkage和Group average.Single-linkage:要比较的距离为元素对之间的最小距离Complete-linkage:要比较的距离为元素对之间的最大距离Group average：要比较的距离为类之间的平均距离（平均距离的定义与计算：假设有A，B两个类，A中有n个元素，B中有m个元素。在A与B中各取一个元素，可得到他们之间的距离。将nm个这样的距离相加，得到距离和。最后距离和除以nm得到A，B两个类的平均距离。）

    原文作者：聚类算法
    原文地址: https://blog.csdn.net/u014661698/article/details/84976220
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