层次聚类算法轮廓系数
时间: 2023-09-10 09:10:18 浏览: 200
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层次聚类算法是一种无监督学习的聚类算法,它通过计算样本之间的相似度或距离来组织数据集中的样本。该算法将数据集中的每个样本视为一个独立的簇,并逐步将相似度最高的样本或簇合并,形成一个层次化的聚类树。
层次聚类算法有两种主要方法:凝聚聚类和分裂聚类。凝聚聚类从单个样本开始,逐步合并最相似的簇,直到形成一个大的簇。分裂聚类从整个数据集开始,逐步分裂最不相似的簇,直到每个簇只包含一个样本。
常用的层次聚类算法包括以下几种:
1. 基于距离的层次聚类:如单链接聚类、完全链接聚类和平均链接聚类等。
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