層次聚類流程圖

　　層次聚類就是通過對資料集按照某種方法進行層次分解，直到滿足某種條件為止。以下是小編為大家整理的關於，給大家作為參考，歡迎閱讀!

　　層次聚類的分類

　　根據聚類原理步驟3的不同, 可將層次式聚類方法分為幾類: single-linkage, complete-linkage 以及average-linkage 聚類方法等.

　　SL層次聚類

　　SL聚類，即single-linkage聚類法***也稱connectedness 或minimum 方法***：

　　類間距離等於兩類物件之間的最小距離，若用相似度衡量，則是各類中的任一物件與另一類中任一物件的最大相似度。

　　CL層次聚類

　　CL層次聚類，即complete-linkage聚類法***也稱diameter 或maximum 方法***：

　　組間距離等於兩組物件之間的最大距離。

　　AL層次聚類

　　AL層次聚類，即average-linkage聚類法組間距離等於兩組物件之間的平均距離。

　　average-link 聚類的一個變種是R. D'Andrade ***1978*** 的UCLUS方法, 它使用的是median距離, 在受異常資料物件的影響方面, 它要比平均距離表現更佳一些.

　　這種層次聚類稱為“凝聚"法，由於它迭代合併所有分類。也有一種“劃分”層次聚類法，與“凝聚”相反，它先將所有物件放在同一類中，並不斷劃分成更小的類，劃分法一般很少使用。