聚类分析 最短距离法编程实现 层次聚类法

资 源 简 介

聚类分析 最短距离法编程实现 层次聚类法

详 情 说 明

层次聚类是一种基于距离的聚类方法，通过逐步合并相似的数据点或簇来构建树状的聚类结构。最短距离法是层次聚类中常用的策略之一，它通过计算两个簇中最近数据点之间的距离来定义簇间的相似度。

在算法实现过程中，首先需要将每个数据点视为单独的簇。然后，通过计算所有簇间的距离矩阵，找到距离最近的两个簇进行合并。合并后更新距离矩阵，继续重复合并过程，直到所有数据点聚为一个簇或达到预设的聚类数量。

最短距离法的优点在于能够处理任意形状的簇，对噪声数据相对鲁棒。但由于每次只考虑最近邻点，容易受到链条效应的影响，导致簇被过度拉长。

在编程实现时，关键步骤包括距离矩阵的计算、最小距离簇对的查找以及合并后的矩阵更新。算法的时间复杂度通常为O(n^3)，对于大规模数据集可能需要优化或选择其他聚类方法。