聚类算法:凝聚层次聚类

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凝聚层次聚类：

   所谓凝聚的，指的是该算法初始时，将每个点作为一个簇，每一步合并两个最接近的簇。另外即使到最后，对于噪音点或是离群点也往往还是各占一簇的，除非过度合并。对于这里的“最接近”，有下面三种定义。我在实现是使用了MIN，该方法在合并时，只要依次取当前最近的点对，如果这个点对当前不在一个簇中，将所在的两个簇合并就行：

    (1)单链(MIN):定义簇的邻近度为不同两个簇的两个最近的点之间的距离。

    (2)全链(MAX):定义簇的邻近度为不同两个簇的两个最远的点之间的距离。

    (3)组平均：定义簇的邻近度为取自两个不同簇的所有点对邻近度的平均值。

根据该算法，实现如下代码。开始时计算每个点对的距离，并按距离降序依次合并。另外为了防止过度合并，定义的退出条件是90%的簇被合并，即当前簇数是初始簇数的10%：

实现代码如下：

另外我们可以看出凝聚的层次聚类并没有类似基本K均值的全局目标函数，没有局部极小问题或是很难选择初始点的问题。合并的操作往往是最终的，一旦合并两个簇之后就不会撤销。当然其计算存储的代价是昂贵的。

聚类算法:凝聚层次聚类

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原文地址：http://www.cnblogs.com/gswang/p/7506643.html