层次聚类算法深入研究与应用

层次聚类算法可分为凝聚（Agglomerative）和分裂（Divisive）两大类。凝聚层次聚类从每个样本各自为一个簇开始，然后根据相似性逐步合并簇，直至达到某一个终止条件。相反，分裂层次聚类则是从整个数据集作为一个大簇开始，逐步将簇内的样本划分为更小的簇，直至满足终止条件。 层次聚类的优点在于其算法结构清晰，易于实现，并且可以生成一个层次的聚类结果，便于分析数据的层次结构和聚类的稳定性。然而，其缺点也十分明显，特别是在数据规模较大时，需要计算和存储大量的中间结果，导致计算复杂度高，效率较低。 该文档提供了层次聚类算法的基础知识介绍，以及其在模式识别中的应用，适合对层次聚类尚不了解的研究者和专业人士参考学习。文档中可能详细阐述了层次聚类的算法原理、数学模型、应用场景、优缺点分析以及与其他聚类算法的比较等，为理解和运用层次聚类提供了理论基础和实践指导。 读者可以通过阅读此文献，掌握如何使用层次聚类算法对数据集进行有效分类，分析算法的聚类效果，以及如何选择合适的距离度量和连接策略，从而为模式识别、数据挖掘、图像分析等领域的问题提供解决方案。" 【注】由于压缩文件的名称为 "hierachy algorithm.doc.doc"，此名称暗示文档是关于层次聚类算法的详细说明，且文件格式为Microsoft Word文档。在实际操作中，读者应使用支持.doc格式的文档阅读器打开该文件。如果文件经过压缩处理，可能需要使用解压缩软件来恢复文件的原始状态。