草庐IT

机器学习层次聚类

黄粱梦醒 2023-03-28 原文

1 层次聚类

层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，常用的是自底向上的结合策略（AGNES算法）。假设有N个待聚类的样本，其基本步骤是：

1.初始化-->把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度； 2.寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）； 3.重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度； 4.重复2和3直到所有样本点都归为一类，结束。

可以看出其中最关键的一步就是计算两个类簇的相似度，这里有多种度量方法：

  • 单链接（single-linkage）:取类间最小距离。
  • 全链接（complete-linkage）:取类间最大距离
  • 均链接（average-linkage）:取类间两两的平均距离

很容易看出：单链接的包容性极强，稍微有点暧昧就当做是自己人了，全链接则是坚持到底，只要存在缺点就坚决不合并，均连接则是从全局出发顾全大局。

机器学习机器strong一类linkage

有关机器学习层次聚类的更多相关文章

  1. ruby - 在 Windows 机器上使用 Ruby 进行开发是否会适得其反？ - 2

    这似乎非常适得其反，因为太多的gem会在window上破裂。我一直在处理很多mysql和ruby​​-mysqlgem问题(gem本身发生段错误，一个名为UnixSocket的类显然在Windows机器上不能正常工作，等等)。我只是在浪费时间吗？我应该转向不同的脚本语言吗？ 最佳答案 我在Windows上使用Ruby的经验很少，但是当我开始使用Ruby时，我是在Windows上，我的总体印象是它不是Windows原生系统。因此，在主要使用Windows多年之后，开始使用Ruby促使我切换回原来的系统Unix，这次是Linux。Rub

  2. ruby - 是否有用于序列化和反序列化各种格式的对象层次结构的模式？ - 2

    给定一个复杂的对象层次结构，幸运的是它不包含循环引用，我如何实现支持各种格式的序列化？我不是来讨论实际实现的。相反，我正在寻找可能会派上用场的设计模式提示。更准确地说:我正在使用Ruby，我想解析XML和JSON数据以构建复杂的对象层次结构。此外，应该可以将该层次结构序列化为JSON、XML和可能的HTML。我可以为此使用Builder模式吗？在任何提到的情况下，我都有某种结构化数据-无论是在内存中还是文本中-我想用它来构建其他东西。我认为将序列化逻辑与实际业务逻辑分开会很好，这样我以后就可以轻松支持多种XML格式。 最佳答案 我最

  3. LC滤波器设计学习笔记（一）滤波电路入门 - 2

    目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称

  4. CAN协议的学习与理解 - 2

    最近在学习CAN，记录一下，也供大家参考交流。推荐几个我觉得很好的CAN学习，本文也是在看了他们的好文之后做的笔记首先是瑞萨的CAN入门，真的通透；秀！靠这篇我竟然2天理解了CAN协议！实战STM32F4CAN！原文链接：https://blog.csdn.net/XiaoXiaoPengBo/article/details/116206252CAN详解（小白教程）原文链接：https://blog.csdn.net/xwwwj/article/details/105372234一篇易懂的CAN通讯协议指南1一篇易懂的CAN通讯协议指南1-知乎(zhihu.com)视频推荐CAN总线个人知识总

  5. 深度学习部署：Windows安装pycocotools报错解决方法 - 2

    深度学习部署：Windows安装pycocotools报错解决方法1.pycocotools库的简介2.pycocotools安装的坑3.解决办法更多Ai资讯：公主号AiCharm本系列是作者在跑一些深度学习实例时，遇到的各种各样的问题及解决办法，希望能够帮助到大家。ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:'D:\Anaconda3\python.exe'-u-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]='"'"'C:\\Users\\46653\\AppData\\Local\\Temp\\pip-instal

  6. ruby - 我的 Ruby IRC 机器人没有连接到 IRC 服务器。我究竟做错了什么？ - 2

    require"socket"server="irc.rizon.net"port="6667"nick="RubyIRCBot"channel="#0x40"s=TCPSocket.open(server,port)s.print("USERTesting",0)s.print("NICK#{nick}",0)s.print("JOIN#{channel}",0)这个IRC机器人没有连接到IRC服务器，我做错了什么？ 最佳答案 失败并显示此消息::irc.shakeababy.net461*USER:Notenoughparame

  7. ruby - 我正在学习编程并选择了 Ruby。我应该升级到 Ruby 1.9 吗？ - 2

    我完全不是程序员，正在学习使用Ruby和Rails框架进行编程。我目前正在使用Ruby1.8.7和Rails3.0.3，但我想知道我是否应该升级到Ruby1.9，因为我真的没有任何升级的“遗留”成本。缺点是什么？我是否会遇到与普通gem的兼容性问题，或者甚至其他我不太了解甚至无法预料的问题？ 最佳答案 你应该升级。不要坚持从1.8.7开始。如果您发现不支持1.9.2的gem，请避免使用它们(因为它们很可能不被维护)。如果您对gem是否兼容1.9.2有任何疑问，您可以在以下位置查看:http://www.railsplugins.or

  8. ruby - 我如何学习 ruby​​ 的正则表达式？ - 2

    如何学习ruby​​的正则表达式？(对于假人) 最佳答案 http://www.rubular.com/在Ruby中使用正则表达式时是一个很棒的工具，因为它可以立即将结果可视化。 关于ruby-我如何学习ruby​​的正则表达式？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1881231/

  9. 深度学习12. CNN经典网络 VGG16 - 2

    深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG（VisualGeometryGroup）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和池化层构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和VGG

  10. 机器学习——时间序列ARIMA模型(四)：自相关函数ACF和偏自相关函数PACF用于判断ARIMA模型中p、q参数取值 - 2

    文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式：ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk​=Var(yt​)Cov(yt​,yt−k​)​其中分子用于求协方差矩阵，分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型，求出其滞

随机推荐