简述层次聚类两种算法的基本思想和区别

层次聚类是一种无监督学习算法，于将数据集中的本按照相似进行分组。它的基本思想是通过计算样本之间的似度或距离来建一个层次结构，将最相似的样本逐渐合并，直到最终形成一个由不同的聚类组成的层次结构。

层次聚类算法有两种主要的实现方式：凝聚层次聚类和分裂层次聚类。

凝聚层次聚类（Agglomerative Hierarchical Clustering）的基本思想是从每个样本开始，逐步将最相似的样本合并为一个聚类，直到所有样本都被合并到一个聚类中。这个过程可以通过计算样本之间的距离或相似度来实现。凝聚层次聚类的优点是简单易于理解和实现，但是对于大规模数据集计算开销较大。

分裂层次聚类（Divisive Hierarchical Clustering）的基本思想是从一个包含所有样本的聚类开始，逐步将最不相似的样本分裂出去，形成新的聚类，直到每个样本都形成一个独立的聚类为止。这个过程可以通过计算样本

相关问题

简述EM算法的用途及其基本思想

EM算法是一种迭代算法，主要应用于含有隐变量的概率模型参数估计问题。其基本思想是：在含有隐变量的概率模型中，无法直接采用最大似然估计法来估计模型参数，但可以通过引入隐变量的辅助变量来简化模型，从而采用最大似然估计法来估计参数。具体来说，EM算法包括两个步骤：

1. E步骤：在当前的参数估计值下，计算隐变量的条件概率分布。

2. M步骤：根据在E步骤中计算得到的隐变量条件概率分布，通过最大化似然函数来估计模型参数。

通过交替进行E步骤和M步骤，直至收敛，即可得到模型参数的极大似然估计值。EM算法的应用非常广泛，比如在聚类、文本分类、图像分割等领域都有较为广泛的应用。

2简述一下k均值聚类的基本思想，并说明如何初始化k

K均值聚类是一种无监督学习算法，它的基本思想是将数据集划分为K个簇，每个簇代表一个聚类中心，使得每个样本点都属于距离其最近的聚类中心所代表的簇。K均值聚类的核心是通过迭代优化簇中心来不断降低样本点与簇中心的距离平方和，直到达到收敛条件。

K均值聚类的初始化需要确定K个初始聚类中心，常见的初始化方法有两种：

1. 随机初始化：随机从数据集中选择K个样本作为初始聚类中心。

2. K-Means++：相比于随机初始化，K-Means++ 更合理地选择初始聚类中心，即初始化时，将第一个聚类中心随机选择一个样本点，然后逐步选择距离已选中聚类中心最远的样本点作为新的聚类中心，直到选择K个聚类中心。这种方法能够避免初始聚类中心过于集中或过于分散的情况。