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族谱与簇谱的区别

发表时间：2024-07-27 23:26:57 来源：网友投稿

族谱和簇谱是两种不同的聚类算法。

族谱（Hierarchical Clustering）是一种基于树形结构的聚类方法，它将样本从单个点逐步合并到越来越大的集群（cluster）中，从而形成一棵树状结构。这个过程可以分为两种方式：自底向上（Agglomerative）和自顶向下（Divisive）。在自底向上方式中，每个样本一开始都被当做一个单独的集群，每次迭代都会将距离最近的两个集群合并成一个新的大集群；在自顶向下方式中，则是将初始所有样本看作一个大集群，每次迭代都会将当前元素分裂成不同的子集。

相反簇谱（K-means Clustering）则是基于设定聚类数目K的优化算法。该算法试图将所有样本分成K个具有最小平均距离误差的非重叠集群。首先选择K个随机点作为质心，接着通过计算每个点与质心之间的距离，并把其划分至与之最近的集群。这个过程循环进行，直到所有点标记完成后再重新计算各个质心位置以继续迭代。

总而言之族谱更加注重分析数据点之间相似度来建立树形结构；而簇谱则更注重确定具体数量及位置来划分不同的数据集。

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