分裂聚类是shenme

分裂聚类是一种聚类算法，它的基本思想是从全部数据开始，将其划分为两个子簇，然后递归地对子簇进行划分，直到满足某种停止准则为止。在每一次划分时，算法会选择最能区分数据的特征进行划分，以获得更加清晰的子簇。相比于其他聚类算法，分裂聚类的优点是对比较大的数据集也能得到较好的聚类效果，但是由于需要递归地进行划分，算法的时间复杂度较高。