模式识别中的层次聚类

资 源 简 介

模式识别中的层次聚类

详 情 说 明

层次聚类是模式识别中一种常用的无监督学习方法，它通过逐步合并或分裂数据点来构建一个树状的聚类结构。与K-means等划分方法不同，层次聚类不需要预先指定聚类数目，且能直观展示数据间的层次关系。

### 核心思路 距离计算：首先构建所有数据点两两之间的距离矩阵，常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。 初始聚类：将每个数据点视为一个独立的簇。 迭代合并：重复以下步骤直至所有点合并为一个簇： 在距离矩阵中找到当前最近的两个簇（如通过最小距离法或平均距离法）。 合并这两个簇，更新距离矩阵以反映新簇与其他簇的距离。 终止条件：根据需求设定阈值或最终聚类数目。

### 关键实现细节（基于MATLAB） 自定义距离矩阵：可以通过循环计算每对数据点的差异，避免使用内置的`pdist`函数。 簇合并策略：在每次迭代中维护一个动态的簇列表，合并后需重新计算新簇与其他簇的距离（如单链接、全链接或平均链接）。 树状图生成：记录每次合并的簇索引和距离，最终可通过`linkage`和`dendrogram`的等效逻辑绘制层次结构。

### 扩展思考 优化计算效率：直接实现时复杂度较高（如O(N³)），可尝试优先队列优化最小距离查找。 应用场景：适用于小规模数据或需要层次关系的分析，如基因表达数据或文档主题聚类。

（注：若需具体实现步骤或伪代码逻辑扩展，可进一步补充需求。）