​模式识别分层聚类

资 源 简 介

​模式识别分层聚类

详 情 说 明

模式识别中的分层聚类是一种无监督学习方法，它通过构建树状结构（树状图）来展示数据的层次关系。与k均值算法不同，分层聚类不需要预先指定聚类数量，而是通过合并或分裂的方式形成聚类层次。

分层聚类主要有两种实现方式：凝聚式和分裂式。凝聚式方法从单个数据点开始，逐步合并最相似的簇；分裂式方法则从整个数据集开始，递归地将其分割为更小的簇。计算簇间距离时常用的方法包括最短距离法、最长距离法和平均距离法。

k均值算法是另一种常用的聚类方法，它需要预先指定k值，通过迭代优化来最小化簇内平方误差。支持向量机和线性判别分析则属于监督学习方法，前者通过寻找最优超平面进行分类，后者通过投影数据到低维空间来最大化类间差异。

这些方法各有优缺点，在实际应用中需要根据数据特点和任务需求选择合适的算法。分层聚类适合探索数据的层次结构，而k均值算法效率更高；支持向量机擅长处理高维数据和非线性分类问题，线性判别分析则在降维和分类任务中表现良好。