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三种聚类方法:层次、K均值、密度
其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最段距离。。 r语言中使用hclust(d， method = complete， members=NULL) 来进行层次聚类。
层次聚类方法通过创建一个对象的层次分解来进行聚类，它可以提供不同粒度的簇，但计算复杂度较高。
常用的聚类感受和线划对比有聚类感受法，层次聚类法，K均值聚类法，密度聚类法。聚类感受法（ClusterPerceptionMethod）：这种方法主要依赖于人的感官，通过观察数据点的相似性和距离来进行分类。
层次聚类方法的典型算法分别是
层次聚类的两类方法分别是聚合及分裂。层次聚类的定义：层次聚类假设类别之间存在层次结构，层次聚类的目标是将样本分类聚集到不同层次的类别中。
层次聚类算法：通过不断合并或分裂簇来建立聚类树，包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法。密度聚类算法：通过给定密度阈值来确定簇，相对稠密的区域被视为簇的中心点，较稀疏的区域则被视为噪声。
根据层次分解是自底而上还是自顶而下形成的，层次聚类算法可以进一步分为凝聚方法(agglomerativemethod)和分裂方法(divisivemethod)两种。
聚类分析方法有哪些
常用的聚类方法有以下几种：k-mean聚类分析：适用于样本聚类；分层聚类：适用于对变量聚类；两步聚类：适用于分类变量和连续变量聚类；基于密度的聚类算法；基于网络的聚类；机器学习中的聚类算法。
从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
聚类分析计算方法主要有： 层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。
数据挖掘干货总结(四)--聚类算法
层次化聚类算法 又称树聚类算法，透过一种层次架构方式，反复将数据进行分裂或聚合。
聚类是指数据库中的数据可以划分为一系列有意义的子集，即类。在同一类别中，个体之间的距离较小，而不同类别上的个体之间的距离偏大。聚类分析通常称为“无监督学习”。
标准化/归一化都是对变量进行scale的数据预处理基本方法，是否采用或采用哪种，完全取决于你使用的数据分析处理算法的需求。此类预处理主要有两个目的，一是使变量间尺度接近，避免出现计算误差或影响如距离之类度量的均衡性。
到此，以上就是小编对于以下哪个不是聚类方法的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
