层次聚类(Hierarchical Clustering)

作品简介



能够发现层次结构:层次聚类可以生成一个嵌套的簇结构,这有助于理解数据点之间的层次关系。

对初始设置不敏感:与一些其他聚类方法(如K-means)相比,层次聚类对初始簇中心或参数设置不太敏感。

能够处理不同形状和大小的簇:层次聚类不依赖于簇的形状或大小,因此能够处理不同形状和大小的簇。

能够识别噪声和离群点:在层次聚类过程中,噪声和离群点通常会被单独分到一个小簇中。



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不包含答疑讲解

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谱聚类(Spectral Clustering)

含实例

一种基于图论的聚类方法,它通过对数据点的相似度矩阵进行特征分解,

将数据点映射到低维空间,并在该空间中进行聚类。


构建相似度矩阵:首先,根据数据点之


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