经典层次聚类算法DIANA

资 源 简 介

经典层次聚类算法DIANA

详 情 说 明

DIANA算法是一种经典的层次聚类方法，全称为Divisive Analysis，即分裂式层次聚类。与传统的凝聚式层次聚类不同，DIANA采用自顶向下的分裂策略，从包含所有样本的单个簇开始，逐步将最不相似的簇分裂成更小的簇，直到每个样本单独成为一个簇。

### DIANA算法的基本流程 初始化：将所有样本视为一个大的初始簇。 选择分裂簇：计算当前所有簇的直径（簇内最远样本距离），选择直径最大的簇进行分裂。 分裂簇：在该簇中找出与其他样本平均距离最大的样本作为分裂中心，形成新的子簇，其余样本根据相似度分配到合适的子簇中。 迭代：重复步骤2-3，直到满足终止条件（如簇数量达到预设值或所有样本成为独立簇）。

### MATLAB实现优势 MATLAB提供了丰富的矩阵运算和可视化工具，适合实现DIANA算法： 使用矩阵存储样本间的距离，提高计算效率。 内置的绘图函数（如`dendrogram`）可直接生成树状图，直观展示层次聚类结果。 通过循环和条件判断即可完成簇的分裂与分配，代码逻辑清晰。

### 适用场景 DIANA算法适合中小规模数据集，尤其需要分析数据层次结构的场景，如生物信息学、市场细分或社交网络分析。但需注意，其计算复杂度较高，大规模数据可能效率不足。