分裂的层次聚类基本思想

分裂的层次聚类基本思想是从所有数据点开始，每次将簇分成两个更小的簇，直到每个簇只包含一个数据点为止。这个过程可以通过计算每个簇中所有数据点之间的距离来实现，然后找到距离最远的一对数据点，并将它们分别放入两个新的簇中。这个过程不断重复，直到达到预设的簇数或者达到某个停止准则为止。

分裂的层次聚类相对于聚合的层次聚类来说，更加适用于大规模数据集的聚类，因为聚合的层次聚类需要计算所有簇之间的距离，计算复杂度较高，而分裂的层次聚类只需要计算每个簇内数据点之间的距离，计算复杂度相对较低。但是，分裂的层次聚类在处理噪声数据时会比较困难，因为它会将噪声数据点分配到独立的簇中。

相关问题

叙述层次聚类算法的基本思想

层次聚类是一种无监督的聚类算法，其基本思想是将数据集从下往上逐层进行聚类，形成一个层次结构，最终形成一棵树状图，称为聚类树。该算法依据不同的相似度度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等）计算不同样本之间的相似度，然后合并相似度最高的两个样本或者簇，并将它们作为一个新的簇，直至所有样本都被聚为一类或者达到预设的聚类数量为止。

层次聚类算法可以分为自上而下的凝聚层次聚类和自下而上的分裂层次聚类。自上而下的凝聚层次聚类从所有数据点开始，先将每个数据点看作一个独立的簇，然后逐步合并相似度最高的簇，直到所有簇都被合并成为一个大簇。自下而上的分裂层次聚类从所有数据点所在的大簇开始，逐步将大簇分裂成为小簇，直到每个数据点都成为一个簇。

层次聚类算法的优点是可以直观地展示数据的聚类结构，但是其时间复杂度较高，对于大规模数据集的聚类效果较差。

请叙述层次聚类算法的基本思想

层次聚类是一种无监督机器学习算法，其基本思想是将数据集中的样本分成不同的聚类，使得同一聚类内的样本之间的相似度更高，而不同聚类之间的相似度更低。层次聚类算法按照聚类的层次结构将数据划分为不同的聚类，因此也称为分级聚类算法。

层次聚类算法有两种实现方式：一种是自底向上的凝聚聚类（Agglomerative Clustering），另一种是自顶向下的分裂聚类（Divisive Clustering）。

凝聚聚类从每个样本作为单独的聚类开始，逐步合并相似的聚类，直到最终得到一个大的聚类。分裂聚类从所有样本作为一个大的聚类开始，逐步将其分裂成越来越多的小聚类。

在层次聚类过程中，需要使用一些相似度度量方法来度量样本之间的相似度。常用的相似度度量方法有欧几里得距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。

层次聚类算法的输出是一个树形结构，称为聚类树或者树状图。我们可以通过剪切聚类树来得到不同的聚类结果，从而得到不同数量的聚类。