层次聚类和k-means的区别
时间: 2024-08-14 09:02:14 浏览: 54
层次聚类(Hierarchical Clustering)和K-means聚类是两种常见的无监督学习算法,它们的主要区别在于簇的形成方式以及结果的形式:
1. **层次结构**:层次聚类通常创建一个从单个元素开始的树形结构(称为 dendrogram),其中每个节点代表一个簇,最终的簇是树的叶子。它有两种主要的方法:凝聚聚类(自底向上合并小簇)和分裂聚类(自顶向下分割大簇)。这种方法不需要预先设定簇的数量,可以可视化整个聚类过程。
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- 层次聚类不依赖于预设的簇数(如 K-means)
- 结果呈现为一个层次结构,可直观显示不同簇之间的关系
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2. **迭代与预设簇数**:K-means则基于迭代过程寻找最佳的簇中心(质心),并不断重新分配样本到最近的簇。该方法需要预先指定要找到的簇数量(k值),并且一旦确定,就不再改变。
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- K-means对簇的数量有严格的假设,需人工设定k值
- 迭代过程可能收敛慢或陷入局部最优
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3. **适应性**:层次聚类对于形状各异的簇更加灵活,因为它能够发现任意形状的簇;而K-means更适用于球状或近似球状的簇。
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- 对簇分布形状的要求不同:层次聚类较灵活,K-means对簇的形状假设较简单
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4. **计算复杂度**:由于层次聚类需要构建整个聚类树,当数据集较大时,计算成本较高;而K-means只需要进行多次点到中心的距离计算,效率相对更高。
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- 计算效率:层次聚类通常比K-means慢
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总结来说,层次聚类提供了完整的聚类视图和更大的灵活性,但计算上更为复杂;而K-means易于实现且速度快,但在簇的数量选择上较为局限。