HAC和HC3的区别

HAC和HC3是两种聚类算法，它们在计算聚类距离和确定聚类簇数方面有所不同。

HAC（层次聚类）是一种自底向上的聚类方法，它通过计算样本之间的距离来逐步合并最相似的样本，直到所有样本都被合并为一个簇。HAC算法的一个重要参数是距离度量方法，常用的有欧氏距离、曼哈顿距离等。HAC算法的优点是可以得到完整的聚类层次结构，但是计算复杂度较高，对大规模数据集不适用。

HC3（Hierarchical Clustering with 3rd Nearest Neighbor）是一种改进的层次聚类算法，它在计算聚类距离时考虑了第三个最近邻的距离。传统的HAC算法在计算距离时只考虑了最近邻的距离，而HC3算法通过考虑第三个最近邻的距离，可以更准确地判断样本之间的相似性，从而得到更好的聚类结果。

总结来说，HAC和HC3都是层次聚类算法，它们的区别在于计算聚类距离的方法不同，HC3算法考虑了第三个最近邻的距离，可以得到更准确的聚类结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言实现行为特征分析（Behavioral Profile，BP）+层次聚类分析（hierarchical agglomerative cluster...HAC)](https://blog.csdn.net/sinat_36115361/article/details/123811458)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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