k-means聚类是凝聚式聚类吗

k-means聚类不是凝聚式聚类，而是一种划分式聚类算法。在k-means聚类中，首先需要指定簇的个数k，然后随机初始化k个簇的中心，不断迭代将每个样本点划分到最近的簇中，并重新计算每个簇的中心，直到簇的中心不再发生变化或达到最大迭代次数为止。与凝聚式聚类不同，k-means聚类不需要计算簇之间的距离，而是将所有样本点划分到最近的簇中。

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用案例说明k-means聚类和层次聚类的区别

K-means聚类和层次聚类是两种常见的聚类方法，它们的主要区别在于聚类的方式和结果。

K-means聚类是一种基于中心点的聚类方法，它将数据集分为K个簇，每个簇的中心点是所有数据点的平均值。初始时，K个中心点随机选择，然后将数据点分配到最近的中心点所在的簇。接着，重新计算每个簇的中心点，直到达到收敛条件为止。K-means聚类的结果是K个簇的中心点和每个数据点所属的簇。

例如，假设有一个商场销售数据的数据集，包含顾客的年龄、性别、购买金额等属性，我们想将顾客分为不同的簇，比如年龄段相似、购买金额相似的簇。可以使用K-means聚类方法，将数据集分为K个簇，每个簇的中心点是该簇所有数据点的平均值，得到不同的顾客簇。

层次聚类是一种基于距离的聚类方法，它将数据点逐步合并成一个大的类别，直到所有数据点都在同一个类别中或达到预定的聚类数目。在层次聚类中，可以采用凝聚聚类或分裂聚类。凝聚聚类是从下往上构建聚类层次，开始时每个数据点都是一个簇，然后将距离最近的两个簇合并成一个新的簇，不断重复，直到所有数据点都在同一个簇中。分裂聚类是从上往下构建聚类层次，开始时所有数据点都在同一个簇中，然后将该簇分成两个子簇，不断重复，直到达到预定的聚类数目。

例如，假设有一个医疗数据的数据集，包含患者的年龄、病症、治疗方法等属性，我们想将患者分为不同的簇，比如病症相似的簇。可以使用层次聚类方法，将数据集逐步合并成一个大的类别，得到不同的患者簇。

综上所述，K-means聚类和层次聚类都是常见的聚类方法，其区别在于聚类的方式和结果。K-means聚类是基于中心点的聚类方法，将数据集分为K个簇，结果是K个簇的中心点和每个数据点所属的簇；层次聚类是基于距离的聚类方法，将数据点逐步合并成一个大的类别，结果是聚类层次和每个数据点所属的簇。