层次聚类方法的聚类分类
发表时间：2024-07-28 13:57:34
来源：网友投稿
原型聚类也称基于原型的聚类(prototype-based clustering)，这类算法假设聚类结构能够通过一组原型刻画，先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。采用不同的原型表示、不同的求解方式，产生不同的算法。常用的原型聚类算法有k-means算法。
层次聚类(hierarchical clustering)是一种基于原型的聚类算法，试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用"自底向上"的聚合策略，也可以采用"自顶向下"的分拆策略。层次聚类算法的优势在于，可以通过绘制树状图(dendrogram)，帮助我们使用可视化的方式来解释聚类结果。层次聚类的另一个优点就是，它不需要事先指定簇的数量
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