层次聚类算法根据分解的顺序分别按什么方法分为哪两类

层次聚类算法根据分解的顺序，可以分为两类：自下而上的聚合聚类和自上而下的分裂聚类。

1. 自下而上的聚合聚类（Agglomerative Hierarchical Clustering）：这类算法从单个数据点开始，每次将距离最近的两个数据点或簇合并为一个大的簇，直到所有的数据点都被聚为一个簇。

2. 自上而下的分裂聚类（Divisive Hierarchical Clustering）：这类算法从所有数据点构成的一个簇开始，每次将当前簇中距离最远的点分成两个簇，不断重复这个过程，直到每个簇只包含一个数据点。

需要注意的是，不同的算法可能存在一些细微的差异，例如在自下而上的聚合聚类算法中，合并两个簇的距离可以使用不同的度量方式，如单链接、完全链接、平均链接等。

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层次聚类算法根据分解的顺序分为按什么方法分为哪两类

层次聚类算法根据分解的顺序，可以分为两类：自下而上的聚合聚类和自上而下的分裂聚类。

而按照聚类的方法，可以分为以下两类：

1. 基于距离的层次聚类（Hierarchical Clustering Based on Distance）：这类算法用到了距离的概念，首先计算不同数据点之间的距离，然后按照一定的规则将距离较近的数据点聚为一类，不断重复这个过程直到所有数据点被聚为一类。

2. 基于连通性的层次聚类（Hierarchical Clustering Based on Connectivity）：这类算法用到了连通性的概念，首先将每个数据点看作一个簇，然后按照一定的规则将距离较近的簇合并成一个大的簇，不断重复这个过程直到所有数据点被聚为一类。

kmeans聚类算法跟层次聚类算法有什么区别

K-means聚类算法和层次聚类算法是两种不同的聚类算法，它们的主要区别在于聚类的方式和结果的表现形式。

K-means聚类算法是一种基于划分的聚类算法，它需要预先指定聚类的数目，然后通过迭代的方式将数据点分配到不同的聚类中心，直到满足“类内的点足够近，类间的点足够远”的条件。K-means算法的结果是一组聚类中心和每个数据点所属的聚类标签。

而层次聚类算法则是一种基于树形结构的聚类算法，它不需要预先指定聚类的数目，而是通过计算数据点之间的相似度或距离，将它们逐步合并成越来越大的聚类，直到所有数据点都被合并到一个聚类中。层次聚类算法的结果是一棵树形结构，可以通过剪枝的方式得到不同数目的聚类。

因此，K-means聚类算法和层次聚类算法在聚类方式、聚类数目的确定和结果表现形式等方面存在较大的差异。