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Python聚类算法之凝聚层次聚类实例分析(python进行聚类)
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本文实例讲述了Python聚类算法之凝聚层次聚类。分享给大家供大家参考，具体如下：
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：
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。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。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。
运行效果截图如下：
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
Python聚类算法之DBSACN实例分析 本文实例讲述了Python聚类算法之DBSACN。分享给大家供大家参考，具体如下：DBSCAN：是一种简单的，基于密度的聚类算法。本次实现中，DBSCAN使用了基于
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标签: python进行聚类
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