分层聚类计算各聚类距离的公式

分层聚类算法中常用的计算聚类距离的公式有几种。其中最常见的是单连接(single-linkage)、完全连接(complete-linkage)和平均连接(average-linkage)。单连接计算聚类间的距离是通过计算两个聚类中最接近的两个数据点之间的距离。完全连接计算聚类间的距离是通过计算两个聚类中最远的两个数据点之间的距离。平均连接计算聚类间的距离是通过计算两个聚类中所有数据点之间的平均距离。在分层聚类算法中，选择不同的聚类距离公式会影响最终的聚类结果。

相关问题

基于距离相关系数的分层聚类法

基于距离相关系数的分层聚类法是一种聚类方法，它通过计算样本之间的距离相关系数来进行聚类。这种方法的基本思想是，将所有的样本看作是一个整体，然后根据它们之间的距离相关系数进行聚类。

该方法的具体实现过程如下：

1. 计算样本之间的距离相关系数，可以使用皮尔逊相关系数等方法。

2. 将所有的样本看作是一个簇，将它们放在同一个大簇里。

3. 计算簇与簇之间的距离相关系数，可以使用最小距离法、最大距离法、平均距离法等方法。

4. 将距离相关系数最小的两个簇合并成一个新的簇，更新簇与簇之间的距离相关系数。

5. 重复步骤4，直到所有的样本都被合并到一个簇中为止。

该方法的优点是可以处理大规模数据，并且不需要预先指定聚类数量。但是，由于该方法需要计算距离相关系数，因此对于高维度的数据，计算复杂度会增加，而且该方法对异常值比较敏感。

分层聚类、Kmeans聚类的区别

分层聚类和Kmeans聚类是两种不同的聚类算法，它们的区别主要在以下几个方面：

1.算法原理

分层聚类是一种基于距离的聚类方法，它通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。

Kmeans聚类是一种基于中心点的聚类方法，它通过将数据点分配到最近的中心点来创建聚类。在聚类过程中，首先随机选择k个中心点，然后将每个数据点分配到最近的中心点所在的聚类中，接着重新计算每个聚类的中心点，不断迭代直到聚类结果收敛。

2.聚类效果

分层聚类的聚类效果相对较好，因为它可以生成一棵聚类树，可以根据需要选择不同的聚类结果。而Kmeans聚类的聚类效果相对较差，因为它只能生成固定数量的聚类。

3.计算复杂度
分层聚类的计算复杂度较高，因为它需要计算所有数据点之间的距离，并且需要不断合并聚类。而Kmeans聚类的计算复杂度较低，因为它只需要计算每个数据点与中心点之间的距离。

4.适用场景

分层聚类适用于数据量较小、聚类效果要求较高的场景，例如生物分类学、社会学等领域。而Kmeans聚类适用于数据量较大、聚类效果要求不高的场景，例如数据挖掘、图像处理等领域。