典型算法

‘壹’ 层次聚类方法的典型算法分别是

层次聚类方法的典型算法分别是：

1、凝聚的层次聚类：

AGNES算法（AGglomerative NESting）：采用自底向上烂前闭的策略。最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步一步合并， 两个簇间的距离可以由这两个不同簇中距离最近的数据点饥裂的相似度来确定；聚类的合并过程反复进行直到所有的对象满足簇数目。凝聚类的用的比较多一些。

层次聚类

层次聚类试图在不同悔汪层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集划分可采用“自底向上”的聚合策略，也可采用“自顶向下”的分拆策略。层次聚类是另一种主要的聚类方法，它具有一些十分必要的特性使得它成为广泛应用的聚类方法。

它生成一系列嵌套的聚类树来完成聚类。单点聚类处在树的最底层，在树的顶层有一个根节点聚类。根节点聚类覆盖了全部的所有数据点。

‘贰’ 典型的量子算法有哪些

典型的量子算法有：肖尔算法、格罗弗算法、量子傅里叶变换、量子相位估计、量子模拟。

五、量子模拟

量子模拟是实现对复杂物理系统的模拟和研究的一种方法，利用量子计算机或其他量子系统来近似模拟量子力学描述的物理体系。通过模拟量子态的演化和相互作用，可以探索材料的性质、化学反应、量子多体系统行为等领域。

‘叁’ 决策树算法的典型算法

决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
国际权威的学术组织，数据挖掘国际会议ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中，C4.5算法排名第一。C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。C4.5算法产生的分类规则易于理解，准确率较高。不过在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，在实际应用中因而会导致算法的低效。
决策树算法的优点如下：
（1）分类精度高；
（2）生成的模式简单；
（3）对噪声数据有很好的健壮性。
因而是目前应用最为广泛的归纳推理算法之一，在数据挖掘中受到研究者的广泛关注。