层次聚类算法距离计算
时间: 2024-05-09 16:13:35 浏览: 207
层次聚类是一种常用的聚类方法,它通过计算样本之间的距离,将样本分成不同的簇。距离计算是层次聚类的核心,不同的距离计算方法会对聚类结果产生影响。通常,距离计算方法可以分为以下几种:
1. 欧氏距离:欧氏距离是最常用的距离计算方法,它是指两个点在n维空间中各个坐标数值差的平方和的平方根。
2. 曼哈顿距离:曼哈顿距离是指两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。
3. 切比雪夫距离:切比雪夫距离是指两个点在n维空间中各个坐标数值差的最大值。
4. 余弦相似度:余弦相似度是用来比较两个向量之间的相似度。
在层次聚类中,距离矩阵用来存储样本之间的距离,一般使用欧式距离或者其他距离计算方法来计算。然后通过计算距离矩阵中的最小值或者最大值来决定将哪些样本合并到一起形成簇。
相关问题
层次聚类算法距离python实现
层次聚类算法的距离计算在Python中可以使用Scipy库中的`distance`模块实现。具体方法可以使用`pdist`函数计算出每个样本之间的距离,然后使用`linkage`函数对距离矩阵进行聚合,最后使用`dendrogram`函数可视化聚类结果。
以下是一个示例代码:
```python
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
# 计算距离矩阵
dist_matrix = pdist(X, metric='euclidean')
# 对距离矩阵进行聚合
Z = linkage(dist_matrix, method='ward')
# 可视化聚类结果
dendrogram(Z)
```
其中,`X`是一个$n \times m$的数据矩阵,$n$是样本数,$m$是特征数。`metric`参数指定距离计算方法,这里使用欧几里得距离。`method`参数指定合并聚类的方法,这里使用ward方法。`dendrogram`函数用于可视化聚类结果,显示树形图和聚类效果。
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。
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