凝聚法分层聚类中有一堆方法可以用来算两点(pair)之间的距离:欧式,欧式平方,manhattan等,还有一堆方法可以算类(cluster)与类之间的距离,什么single-linkage.complete-linkage.还有这个ward linkage.(即最短最长平均,离差平方和) 其他的好像都挺好理解,就是最后这个有点麻烦... 这个方法说白了叫离差平方和(这是个啥?).是ward写那篇文章时候举的一个特例.这篇文章是说分层凝聚聚类方法的一个通用流程.在选择合并类与类时基于一个objec…

scipy cluster库简介 scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package, 共包含了两类聚类方法: 1. 矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vector quantization 和 k-means 聚类方法 2. 层次聚类(scipy.cluster.hierarchy):支持hierarchical clustering 和 agglomerative clustering(凝聚聚类) 聚类方法实现:k-means和hierarchical cl…

ward's method是分层聚类凝聚法的一种常见的度量cluster之间距离的方法,其基本过程是这样的(参考:http://blog.sciencenet.cn/blog-2827057-921772.html ) 计算每个cluster的ESS 计算总的ESS 枚举所有二项cluster[N个cluster是N*(N-1)/2个二项集],计算合并这两个cluster后的总ESS值 选择总ESS值增长最小的那两个cluster合并 重复以上过程直到N减少到1 这个方法其实效率比较低,特别是算…

一.层次聚类 1.层次聚类的原理及分类 1)层次法(Hierarchicalmethods)先计算样本之间的距离.每次将距离最近的点合并到同一个类.然后,再计算类与类之间的距离,将距离最近的类合并为一个大类.不停的合并,直到合成了一个类.其中类与类的距离的计算方法有:最短距离法,最长距离法,中间距离法,类平均法等.比如最短距离法,将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离. 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为:自下底向上和自上向下,即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法(agglomerat…

参考博客: https://joernhees.de/blog/2015/08/26/scipy-hierarchical-clustering-and-dendrogram-tutorial/ 层次聚类理论知识 类从多减少的过程. 1.定义样本间的距离,类与类之间的距离 2.将每个样本当作一类,计算距离最近的两类,合并为新类 3.一点一点做,直到所有成为一类.   基本步骤: 1.数据变换:      中心化:demean      标准化:deStd      极差标准化:deMean /…

层次聚类和DBSCAN 前面说到K-means聚类算法,K-Means聚类是一种分散性聚类算法,本节主要是基于数据结构的聚类算法--层次聚类和基于密度的聚类算法--DBSCAN两种算法. 1.层次聚类 下面这样的结构应该比较常见,这就是一种层次聚类的树结构,层次聚类是通过计算不同类别点的相似度创建一颗有层次的树结构,在这颗树中,树的底层是原始数据点,顶层是一个聚类的根节点. 创建这样一棵树的方法有自底向上和自顶向下两种方式. 下面介绍一下如何利用自底向上的方式的构造这样一棵树: 为了便于说明,假…

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/6129425.html 本文是“挑子”在学习BIRCH算法过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies,利用层次结构的平衡迭代归约和聚类)是由T. Zhang等人[1]于1996年为大量聚类设计的一种层次聚类方法. 1.聚类特征(Clustering Fea…

层次聚类 原理 有一个讲得很清楚的博客:博客地址 主要用于:没有groundtruth,且不知道要分几类的情况 用scipy模块实现聚类 参考函数说明: pdist squareform linkage fcluster scipy.spatial.distance.pdist:计算点之间的距离,返回的是一个压缩过的距离矩阵,即一行距离数据,减少了方阵中数据重复占用的空间. scipy.spatial.distance.squareform:距离矩阵的方阵与压缩矩阵相互转换函数 scipy.cl…

层次聚类 stats::hclust stats::dist    R使用dist()函数来计算距离,Usage: dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) x: 是样本矩阵或者数据框 method: 表示计算哪种距离 euclidean              欧几里德距离,就是平方再开方. maximum              切比雪夫距离 manhattan            绝对…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import cluster from sklearn.metrics import adjusted_rand_score from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def create_data(centers,num=100,std=0.7): X, labels_true = make_b…