系统聚类分析,快速聚类分析; 两步聚类分析分析

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系统聚类分析是一种基于距离或相似度的聚类方法，它将数据点逐步合并成越来越大的簇，直到所有的数据点都被聚类在一起。这种方法通常涉及到一个距离或相似度度量，如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。系统聚类分析的结果可以用树状图（即聚类树）来表示。

快速聚类分析是一种基于采样的聚类方法，它通过对数据进行随机采样的方式，来加快聚类的速度。这种方法通常会采用一些启发式算法，如K-Means++，来选择初始的聚类中心，然后对每个采样点进行聚类，最后将聚类结果进行合并。

两步聚类分析是一种将聚类过程分为两步的方法。第一步是对数据进行一个初步的聚类，通常采用快速聚类分析等方法；第二步是在第一步的结果上进行更为精细的聚类，通常采用系统聚类分析等方法。这种方法可以同时具备快速和准确的特点。

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