基于最小距离的层次聚类和基于最小生成树的层次聚类有什么区别

基于最小距离的层次聚类和基于最小生成树的层次聚类都是常用的层次聚类算法。它们的区别在于层次结构的构建方式不同。

基于最小距离的层次聚类，是一种划分类与类之间距离最小的层次聚类方法。其步骤为：首先将每一个元素看作一个簇，计算各簇之间的距离，然后选择距离最近的两个簇合并成为一个新的簇。然后重新计算新簇与其它簇之间的距离，重复执行该步骤，直到所有元素被聚成一个簇为止。该方法层次结构呈二叉树形状。

而基于最小生成树的层次聚类，是一种构造最小生成树的层次聚类方法。在该方法中，首先计算簇与簇之间的距离，然后将距离作为边权值构造完全图，计算出最小生成树，然后对最小生成树进行剪枝，得到不同的簇划分。该方法层次结构呈树形状。

因此，基于最小距离的层次聚类和基于最小生成树的层次聚类在层次结构的构建方式上有所不同。

相关问题

基于最小生成树的聚类思想

基于最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）的聚类方法是一种将数据点组织成有意义的群体或簇的无监督学习技术，它结合了图论和聚类的概念。这个思想的主要步骤如下：

1. **构建图**：首先，将数据集中的每个点视为图中的一个节点，节点之间的边表示它们之间的相似度或距离。距离通常使用欧式距离或曼哈顿距离等衡量。

2. **寻找最小生成树**：在构建的图中，寻找一棵树，这棵树包含所有节点，且边的总权重（即节点间连接的成本）最小。这种树被称为最小生成树，它是图中所有可能生成树中权值最小的那个。

3. **聚类**：生成树中的每个连通分量对应于一个簇。由于最小生成树确保了每个点都只与其簇内的其他点有最短的路径，因此这些簇代表了数据的自然划分。

4. **结果解释**：通过分析这些簇，我们可以发现数据的结构和潜在模式，每个簇内的点被认为是属于同一类的。

使用matlab完成层次聚类算法(最小生成树算法)

层次聚类算法是一种基于距离的聚类算法，它能够将数据集分成不同的组或类，且该算法具有无监督性，不需要事先知道样本类别，适用于大规模数据集和不均匀分布的数据。最小生成树算法是一种重要的优化算法，它可以用于求解图论中的最小生成树问题，也可用于层次聚类中。

在Matlab中，我们可以使用statistical toolbox中的函数clusterdata来实现层次聚类，该函数实现了最小生成树算法。

首先，我们需要准备好数据，将数据存放在一个矩阵中，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。然后，我们可以使用clusterdata函数来进行聚类，指定距离度量方式和层次聚类方法，例如：

idx = clusterdata(data,'Linkage','complete','Distance','euclidean','Criterion','distance');

其中，data为数据矩阵，'Linkage'参数指定层次聚类使用的距离度量方式，'Distance'参数指定最小生成树使用的距离度量方式，'Criterion'参数指定用于决策划分簇的准则。

最后，我们可以使用gscatter函数将聚类结果可视化出来，例如：

gscatter(data(:,1),data(:,2),idx);

该函数将会把两个特征分别作为X和Y坐标轴，将数据点按照聚类结果分别用不同颜色的点表示出来。

综上所述，Matlab中使用clusterdata函数实现层次聚类算法非常简单，只需准备好数据，指定距离度量方式和选取层次聚类方法即可。