分层聚类和层次聚类

金融界2024年3月9日消息，据国家知识产权局公告，太极计算机股份有限公司申请一项名为“一种分层聚类共识构架的逻辑处理方法“，公开号CN117668576A，申请日期为2023年11月。

专利摘要显示，本发明提供了一种分层聚类共识构架的逻辑处理方法，属于大数据分析技术领域，包括：步骤1：对原始集群共识进行划分，创建多个迷你共识并构建迷你共识聚类组件；步骤2：基于迷你共识聚类组件，将数据集中的个体划分为不同类别的簇，并在每个簇内达成共识，产生初始聚类共识结果；步骤3：对初始聚类共识结果进行相似度分析，并对初始聚类共识结果进行层次划分，得到第一聚类共识结果，同时，对每一第一聚类共识结果进行聚类分析，得到第二聚类共识结果；步骤4：对不同层次的第二聚类共识结果进行融合，生成最终聚类共识结果并对其进行评估，并对聚类共识架构进行调整和优化。本发明可以降低并行实现场景中大集群共识的计算复杂度。

本文源自金融界

吕虹舍1755matlab 聚类分析kmeans和cluster的区别 -
邰图信13071659529 ______ kmeans是K均值聚类 cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的,他是在你给定所分的类数后,保证这K类之间获得最大的划分.而层次聚类是由下到上的,它把每一个个元素视为一类,然后距离最短的两类合为一类,逐渐合并合所有元素并成一个大类. K均值聚类保证了你所确定的K有着最好的划分效果,但是可能不符合数据自身分类特征,层次聚类的树状图能看到数据分类过程和分类距离,但是未必满足你所需要的K

吕虹舍1755聚类分析的算法 -
邰图信13071659529 ______ 聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域,并提出了许多聚类算法.传统的聚类算法可以被分为五类:划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法. 1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分,k...

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邰图信13071659529 ______[答案] 你的应用背景我不了解.但是感觉你好像要把样本分成三类,如果是这样的话,最好不要用层次聚类算法.层次聚类算法是不能自己指定聚类个数的,你需要用划分的聚类算法.聚类算法粗略分为两类:基于“层次的”与基于“划分”的.你说的模糊聚类...

吕虹舍1755在进行系统聚类分析时,不同的类间距离计算方法有何区别 -
邰图信13071659529 ______ 任务占坑

吕虹舍1755如何用SPSS分层聚类后再进行快速聚类? -
邰图信13071659529 ______ 所谓的用分层聚类后 再用快速聚类的意思是 分层聚类可以给出一个树状图 ,清楚的展示个案之间的关系,为快速聚类提供参考 因为快速聚类法需要自己指定聚类的个数,所以如果一开始用快速聚类的话 不知道聚成几类,所以先用分层聚类得到一个树状图,然后根据树状图列出的个案关系 再结合专业确定聚类的个数 之后再用快速聚类聚一次 就这么个意思

吕虹舍1755请问距离测度是什么呀?定义如何? -
邰图信13071659529 ______ 所谓测度,通俗的讲就是测量几何区域的尺度. 我们知道直线上的闭区间的测度就是通常的线段长度; 平面上一个闭圆盘 的测度就是它的面积. 一种基于斜率、截距和相关系数的距离测度方法,按如下步骤进行:一是确定特征空间,提取参照...