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层次式聚类 Hierarchical Clustering

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简介：
层次式聚类是一种逐步建立或摧毁集群结构的方法，在生物信息学、数据挖掘等领域广泛应用，适合处理不同规模的数据集。 多篇关于层次聚类的论文打包下载，具有一定的学习价值。

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  • 层次式聚类 Hierarchical Clustering
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    层次式聚类是一种逐步建立或摧毁集群结构的方法，在生物信息学、数据挖掘等领域广泛应用，适合处理不同规模的数据集。 多篇关于层次聚类的论文打包下载，具有一定的学习价值。
     
  • 层次式聚类 Hierarchical Clustering
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    层次式聚类是一种逐步创建或摧毁集群的分层集群分析技术，在生物信息学、文本挖掘等领域广泛应用。 层次聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于对数据集进行分层划分以发现样本间的潜在关系或结构。该算法通过构建一个树状的嵌套层级来表示不同规模的数据簇，并且可以分为凝聚（自底向上）和分裂（自顶向下）两种类型。 在层次聚类中，首先将每个观测视为独立的一组，然后逐步合并相似度最高的两个群集直到所有样本归为一类。这一过程通过计算每对群集之间的距离来实现；常用的距离测量方法包括单链、全链以及平均连接等策略。另外，在分裂型算法里，则是从包含全部数据的单一簇开始并递归地将其划分为较小的子簇，直至每个最终结果都只含有一个观测。 层次聚类的一个重要特性是能够生成树形结构——即所谓的“凝聚图”（dendrogram）。这种图形展示出各个阶段中合并或分裂操作的结果，并帮助用户选择合适的分组数量。尽管这种方法直观易懂且灵活度高，但它也存在一些局限性：比如计算复杂度较高、对噪音和异常值敏感以及无法有效处理大规模数据集。 总的来说，层次聚类为研究者提供了一种强大的工具来探索多维空间中的模式，并在许多领域如生物信息学、社会网络分析及市场营销中得到了广泛应用。
     
  • 层次聚类在机器学习中的应用 Hierarchical Clustering in Machine Learning
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    本研究探讨了层次聚类算法在机器学习领域的应用，通过构建数据点间的层级关系，实现高效的数据分类与分析。 层次聚类的基本步骤如下：首先将每个样本视为一个独立的类别，并计算这些类之间的距离或相似度。接着，选择最接近的两个类别合并成一个新的单一类别，这样总的类别数量就会减少一个。然后重新评估这个新形成的类别与其他未被合并的旧类别的相似度。重复上述过程直到所有数据点最终聚集成单个大类为止。整个计算过程中类似于构建一棵二叉树的过程，但其方向是从树叶到树枝再到树干的方向进行构建。本资源详细介绍了层次聚类算法的具体操作方法和步骤。
     
  • 层次式聚类算法
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    层次式聚类是一种通过构建分层树状结构（称为 dendrogram）对数据对象进行分类的方法，依据相似性逐步合并或分割数据集。 关于层次聚类的一些算法的介绍，如果能够理解的话可以进一步探讨。不过目前提供的内容有些混乱，建议明确表达想要讨论的具体算法或者问题点。
     
  • MATLAB层次聚类_Hierarchical.zip_层次聚类MATLAB
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    该资源包提供了利用MATLAB进行层次聚类分析的代码和示例数据。适用于数据分析、机器学习等领域，帮助用户理解和应用层次聚类算法。 层次聚类算法的MATLAB实现，不使用内置函数。
     
  • 层次聚类代码.zip_层次聚类_MATLAB实现_层次聚类代码
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    本资源提供了一套使用MATLAB编写的层次聚类算法代码。通过该代码，用户可以便捷地进行数据分层和集群分析，适用于科研及工程应用中对复杂数据集的处理需求。 用MATLAB实现层次聚类法，不是通过调用库函数完成的，而是严格按照算法原理一步步编写代码来实现的。
     
  • 层次聚类的Matlab代码（凝聚层次聚类）.zip
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    本资源提供了一套用于执行凝聚层次聚类分析的MATLAB代码。通过该工具，用户能够便捷地对数据集进行分层聚类以探索其内在结构，并生成树状图展示结果。 聚类就是单纯的聚类算法。别的我也不知道。
     
  • BIRCH层次聚类算法
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    BIRCH层次聚类算法是一种高效的数据聚类方法，特别适用于大规模数据集。通过构建一个能够容纳大量信息的树状结构，它能够在一次或多次扫描数据后生成高质量的簇摘要，从而有效减少计算复杂度和空间需求。 **BIRCH聚类算法详解** BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）是一种高效且可伸缩的层次聚类方法，特别适用于大规模数据集处理。该算法的主要特点在于其分层构建过程和对局部特征的有效表示，这使得它在处理大数据时具有较高的时间和空间效率。 ### 一、BIRCH算法的基本概念 1. **局部特征直方图（CLUSTER FEATURE）**：BIRCH的核心是使用CLUSTER FEATURE (CF)。这是一种紧凑的数据结构，用于存储子样本集的信息。每个CF包含两个主要部分：样本数量(N)和中心化及规范化累积向量(CS)，通过不断合并子样本集，CF可以逐步表示更大的聚类。 2. **层次结构的构建**：BIRCH算法在迭代过程中逐渐建立层级结构。每次新数据点到来时，会与现有的CF进行比较，并根据相似性来决定是将该数据点加入到一个已存在的CF中还是创建一个新的CF。这一过程确保了每个节点的数据分布较为平衡，从而避免了一个单独的节点过于庞大导致内存消耗过多的问题。 3. **存储效率**：BIRCH使用固定大小的CF结构来存储数据信息，即使面对庞大的数据集也能有效控制内存占用情况，这使得它在大数据场景下具有优异的表现能力。 ### 二、BIRCH算法流程 1. **初始化阶段**: 开始时每个样本作为一个独立的CLUSTER FEATURE (CF)。 2. **合并过程**：当新来的样本到达时，会与现有的CF进行对比。如果该样本和某个已存在的CF之间的距离小于预设阈值，则将此样本添加到对应的CF中；反之则创建一个新的CF并加入这个新的数据点。 3. **更新CLUSTER FEATURE**: 每次合并操作后都需要对相应的N（数量）以及CS（累积向量）进行修正以反映最新的信息状态。 4. **层次构建**：重复上述的步骤直到所有样本都被处理完毕，最终会形成一棵由CF节点构成的树状结构即为所求得的层级体系。 5. **生成最终聚类结果**: 通常需要借助其他类型的聚类算法（例如谱聚类或DBSCAN）来对生成出来的层次化模型进行剪枝操作以获得最佳效果。这是因为BIRCH本身并不能直接确定最合适的簇数。 ### 三、BIRCH的优点与缺点 **优点**： 1. **高效性**: BIRCH无需全局扫描数据，只需顺序读取即可完成处理任务，大大降低了计算成本。 2. **可扩展性强**: 固定大小的CF使得它能够轻松应对大规模的数据集挑战。 3. **内存友好型**: 通过避免一次加载所有原始数据的方式减少了对系统资源的需求。 **缺点**： 1. **聚类质量较低**: 相比于其他算法（如K-Means或谱聚类），BIRCH生成的最终结果可能不够理想。 2. **依赖后续剪枝策略**: BIRCH构建出来的层次结构需要通过额外的方法来完成最后一步优化，这就增加了复杂性和不确定性。 ### 四、应用与扩展 BIRCH算法在数据挖掘、推荐系统及图像分析等多个领域都有广泛的应用。由于其高效的特性，它常常被用作预处理步骤为后续的深入分析提供初步聚类结果。此外，也有研究人员对BIRCH进行了改进和优化（如调整CF结构或合并策略），以期进一步提高聚类准确性和效率。 总结来说，凭借独特的数据表示方式与层次构建方法，BIRCH成为了一种有效工具来处理大规模的数据集问题；尽管其在某些方面的表现可能不如同类算法优秀，但它的高效性以及对内存管理的优势使其成为一个值得考虑的选择。
     
  • BIRCH层次聚类算法
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    BIRCH层次聚类算法是一种高效的 clustering 方法，特别适用于处理大规模数据集。它通过构建集群特征树来识别数据中的密集区域，并形成簇结构。 Zhang T, Ramakrishnan R, Livny M. BIRCH: A new data clustering algorithm and its applications[J]. Data Mining and Knowledge Discovery, 1997, 1(2): 141-182. 这是一篇不错的英文文献。
     
  • AGNES层次聚类算法.zip
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    AGNES层次聚类算法是一种自底向上的聚类方法，通过不断合并相近的数据点或数据点组形成层级结构，适用于数据分析和模式识别。此压缩包包含相关代码及文档。 我用C++实现了一个AGNES凝聚层次聚类算法，并提供了一个完整的VS2010工程文件。代码包含测试数据、良好的编程风格以及详细的注释，可以运行并得到正确结果。