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层次聚类

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资 源 简 介

数据挖掘中聚类是旨在构建集群的层次结构的聚类分析的方法。战略层次聚类方法一般分为两种类型: [引文需要]集聚: 这是一种"自下而上"的方法: 每个观察值启动在它自己的群集中,并对集群会合并为一个层次结构中向上移动。分裂: 这是一种"自上而下"的方法: 所有观测值开始在一个群集中,并进行了拆分作为一个以递归方式将层次结构中下移。一般情况下,以贪婪的方式确定的合并和拆分。分层聚类的结果通常介绍聚类分析的结果。在一般情况下,凝聚聚类的复杂性是 O(n^3),这使得他们对于大数据集的速度太慢。分裂与穷举搜索聚类是 O(2^n),甚至更糟。然而,对于一些特殊的情况下,最优的有效凝聚方法 (O(n^2)) 已知的复杂性: 奥申 [1] 单连杆和碰杯 [2] 为完成连锁聚类法。

文 件 列 表

HAC
AUTCL
HAC
HAC.sln
HAC.suo
HAC.v11.suo
HACGraph.dgml
HAC_TEST
Infrastructure
UpgradeLog.htm
UpgradeLog.XML

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