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。

相关问题

人群标签聚类kmeans

以下是使用Python中的sklearn库进行人群标签聚类Kmeans的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 假设有10个人，每个人有3个标签
data = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6], [5, 6, 7], [6, 7, 8], [7, 8, 9], [8, 9, 10], [9, 10, 11], [10, 11, 12]])

# 聚类为3类
kmeans_model = KMeans(n_clusters=3, random_state=1).fit(data)

# 输出每个人所属的类别
labels = kmeans_model.labels_
print(labels)

上述代码中，我们假设有10个人，每个人有3个标签，我们将这些标签作为数据进行聚类。我们使用sklearn库中的KMeans函数进行聚类，将数据聚为3类。最后输出每个人所属的类别。

城市聚类kmeans聚类算法

城市聚类使用KMeans聚类算法可以将城市进行组，以便于进一步的研究和分析。KMeans聚类算法的基本思想是将N个城市划分为K个簇，每个簇有一个中心点，使得同一个簇内的城市与其所在簇的中心点之间的距离最小，而不同簇之间的距离最大。具体步骤如下：
1. 首先确定K个初始中心点，可以通过随机选择、自定义或其他方法来选取。
2. 遍历每个城市，计算其与每个中心点之间的距离，并将其划分到距离最近的簇中。
3. 更新每个簇的中心点，计算该簇内所有城市的平均位置作为新的中心点。
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件，如簇的中心点不再发生变化或达到最大迭代次数。
5. 最终得到K个簇，每个簇代表一类城市。