層次聚類演算法

『壹』 請問層次聚類法與模糊聚類法有什麼區別與聯系

你的應用背景我不了解。但是感覺你好像要把樣本分成三類，如果是這樣的話，最好不要用層次聚類演算法。 層次聚類演算法是不能自己指定聚類個數的，你需要用劃分的聚類演算法。聚類演算法粗略分為兩類：基於「層次的」與基於「劃分」的。你說的模糊聚類演算法也分很多種，最著名的也是最常用的就是模糊c均值聚類演算法，它是基於「劃分」的，個人感覺它應該適用於你的問題。你不需要把「層次」聚類與「劃分」的或者「模糊」聚類進行結合。模糊c均值聚類本身就可以人為指定聚類個數，如果結合聚類有效性指標，也可以自動確定聚類個數。聚類有效性指標以及模糊c均值你可以查文獻，上中國知網搜索，很多的，要想看具體的介紹可以搜索相關博士或者碩士論文，在裡面都會介紹具體細節。模糊c均值的改進演算法主要是可能性聚類演算法，希望對你有幫助。

『貳』 層次聚類演算法是降維還是升維

層次聚類演算法是降維。

層次聚類演算法通過計算不同類別數據點間的相似度來創建一棵有層次的嵌套聚類樹。 在聚類樹中，不同類別的原始數據點是樹的最低層，樹的頂層是一個聚類的根節點。 創建聚類樹有自下而上合並和自上而下分裂兩種方法，本篇文章介紹合並方法。

層次聚類演算法原理：

層次聚類的合並演算法通過計算兩類數據點間的相似性，對所有數據點中最為相似的兩個數據點進行組合，並反復迭代這一過程。簡單的說層次聚類的合並演算法是通過計算每一個類別的數據點與所有數據點之間的距離來確定它們之間的相似性，距離越小，相似度越高。

『叄』 聚類演算法有哪幾種

聚類分析計算方法主要有： 層次的方法(hierarchical method)、劃分方法(partitioning method)、基於密度的方法(density-based method)、基於網格的方法(grid-based method)、基於模型的方法(model-based method)等。其中，前兩種演算法是利用統計學定義的距離進行度量。
k-means 演算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;而對於所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度(距離)，分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然 後再計算每個所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對象的均值);不斷重復這一過程直到標准測度函數開始收斂為止。一般都採用均方差作為標准測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。
其流程如下：
(1)從 n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;
(2)根據每個聚類對象的均值(中心對象)，計算每個對象與這些中心對象的距離;並根據最小距離重新對相應對象進行劃分;
(3)重新計算每個(有變化)聚類的均值(中心對象);
(4)循環(2)、(3)直到每個聚類不再發生變化為止(標准測量函數收斂)。
優點： 本演算法確定的K個劃分到達平方誤差最小。當聚類是密集的，且類與類之間區別明顯時，效果較好。對於處理大數據集，這個演算法是相對可伸縮和高效的，計算的復雜度為 O(NKt)，其中N是數據對象的數目，t是迭代的次數。
缺點：
1. K 是事先給定的，但非常難以選定;
2. 初始聚類中心的選擇對聚類結果有較大的影響。

『肆』 什麼是層次聚類分析法補充最短距離法

層次聚類方法
層次聚類方法對給定的數據集進行層次的分解，直到某種條件滿足為止。具體又可分為凝聚的，分裂的兩種方案。 1凝聚的層次聚類是一種自底向上的策略，首先將每個對象作為一個簇，然後合並這些原子簇為越來越大的簇，直到所有的對象都在一個簇中，或者某個終結條件被滿足，絕大多數層次聚類方法屬於這一類，它們只是在簇間相似度的定義上有所不同。 2分裂的層次聚類與凝聚的層次聚類相反，採用自頂向下的策略，它首先將所有對象置於同一個簇中，然後逐漸細分為越來越小的簇，直到每個對象自成一簇，或者達到了某個終止條件。 層次凝聚的代表是AGNES演算法，層次分裂的代表是DIANA演算法。

『伍』 在大數據量時，K-means演算法和層次聚類演算法誰更有優勢

這個問題其實是無解的，數據不同，演算法的分類效果、實際運行時間也是不同。
若單從運算速度而言，k-means比層次更快。
原因是K-means是找中心，然後計算距離；層次是逐個樣本逐層合並，層次的演算法復雜度更高。
更重要的是，在大數量下，K-means演算法和層次聚類演算法的分類效果真的只能用見仁見智來形容了。

『陸』 層次聚類方法的聚類分類

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聚類，即single-linkage聚類法(也稱connectedness 或minimum 方法)：
類間距離等於兩類對象之間的最小距離，若用相似度衡量，則是各類中的任一對象與另一類中任一對象的最大相似度。 CL層次聚類，即complete-linkage聚類法(也稱diameter 或maximum 方法)：
組間距離等於兩組對象之間的最大距離。 AL層次聚類，即average-linkage聚類法組間距離等於兩組對象之間的平均距離。
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, 在受異常數據對象的影響方面, 它要比平均距離表現更佳一些.
這種層次聚類稱為「凝聚法，由於它迭代合並所有分類。也有一種「劃分」層次聚類法，與「凝聚」相反，它先將所有對象放在同一類中，並不斷劃分成更小的類，劃分法一般很少使用。

『柒』 聚類演算法有哪幾種

聚類分析計算方法主要有： 層次的方法(hierarchical method)、劃分方法(partitioning method)、基於密度的方法(density-based method)、基於網格的方法(grid-based method)、基於模型的方法(model-based method)等。其中，前兩種演算法是利用統計學定義的距離進行度量。

k-means 演算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;而對於所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度(距離)，分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然 後再計算每個所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對象的均值);不斷重復這一過程直到標准測度函數開始收斂為止。一般都採用均方差作為標准測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。

其流程如下：

(1)從 n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;

(2)根據每個聚類對象的均值(中心對象)，計算每個對象與這些中心對象的距離;並根據最小距離重新對相應對象進行劃分;

(3)重新計算每個(有變化)聚類的均值(中心對象);

(4)循環(2)、(3)直到每個聚類不再發生變化為止(標准測量函數收斂)。

優點： 本演算法確定的K個劃分到達平方誤差最小。當聚類是密集的，且類與類之間區別明顯時，效果較好。對於處理大數據集，這個演算法是相對可伸縮和高效的，計算的復雜度為 O(NKt)，其中N是數據對象的數目，t是迭代的次數。

缺點：

1. K 是事先給定的，但非常難以選定;

2. 初始聚類中心的選擇對聚類結果有較大的影響。

『捌』 如何在opencv中使用層次聚類演算法

如何在opencv中使用層次聚類演算法
Invalidate只是放一個WM_PAINT消息在隊列里，不做別的，所以只有當當前函數返回後，進入消息循環，取出WM_PAINT，才執行PAINT，所以不管Invalidate放哪裡，都是最後的。

InvalidateRect(hWnd,&rect,TRUE);向hWnd窗體發出WM_PAINT的消息，強制客戶區域重繪制，
rect是你指定要刷新的區域，此區域外的客戶區域不被重繪，這樣防止客戶區域的一個局部的改動，而導致整個客戶區域重繪而導致閃爍，如果最後的參數為TRUE，則還向窗體發送WM_ERASEBKGND消息，使背景重繪，當然在客戶區域重繪之前。

『玖』 什麼是聚類分析聚類演算法有哪幾種

聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標）分類問題的一種統計分析方法。聚類分析起源於

分類學，在古老的分類學中，人們主要依靠經驗和專業知識來實現分類，很少利用數學工具進行

定量的分類。隨著人類科學技術的發展，對分類的要求越來越高，以致有時僅憑經驗和專業知識

難以確切地進行分類，於是人們逐漸地把數學工具引用到了分類學中，形成了數值分類學，之後又

將多元分析的技術引入到數值分類學形成了聚類分析。

聚類分析內容非常豐富，有系統聚類法、有序樣品聚類法、動態聚類法、模糊聚類法、圖論

聚類法、聚類預報法等。

聚類分析計算方法主要有如下幾種：分裂法(partitioning methods)：層次法(hierarchical

methods)：基於密度的方法(density-based methods): 基於網格的方法(grid-based

methods): 基於模型的方法(model-based methods)。