层次聚类算法

数据挖掘中的层次聚类算法

层次聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，它通过将数据点逐步合并成越来越大的簇来构建层次结构。该算法不需要预先指定簇的数量，而是根据数据点之间的相似性逐步构建层次树状图。

数据挖掘 12 2024-05-12

层次聚类算法: 数据挖掘技术与应用

层次聚类算法无须预先设置参数，但需终止条件。 聚合式 (AGNES) 和分裂式 (DIANA) 算法属于层次聚类算法。

Hadoop 17 2024-04-30

层次聚类算法AGNES.zip优化下载

AGNES（Agglomerative Nesting）是一种自底向上构建聚类树的层次聚类算法，用于将数据集中的每个对象逐步合并成相似的聚类。在C++中实现AGNES算法需要定义数据结构、实现距离度量和合并策略，并优化算法性能。该算法产生的dendrogram表示聚类关系，有助于理解数据结构。VS2010工程中包含了主要的代码文件和测试数据，确保了算法的准确性和可复用性。

算法与数据结构 8 2024-07-16

Chameleon变色龙算法的层次聚类代码

Chameleon变色龙算法的层次聚类代码可供直接运行，适用于交流学习分享。

算法与数据结构 9 2024-08-18

层次聚类方案的发展与应用

在多个领域中，针对对象根据相似性进行分类的技术日益受到关注。通过建立聚类系统与特定距离度量之间的对应关系，提出了两种计算快速且在数据单调转换下不变的聚类方法。一种方法形成优化的“连接”聚类，另一种形成优化的“紧凑”聚类。随着数据科学的发展，层次聚类方案不仅限于生物学和医学，还在心理学等领域展现出广泛应用。

算法与数据结构 6 2024-08-01

聚类算法对比

该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法，全面比较了各种算法的优点和局限性。

数据挖掘 14 2024-05-01

选择聚类算法

探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。

数据挖掘 11 2024-05-25

MATLAB代码实现KNN、层次聚类、C均值与最邻近算法

在本项目中，KNN、层次聚类、C均值和最邻近算法的基本实现均基于算法原理进行编写。使用自选的数据集，对每种算法的准确率进行了测试与分析。以下是每个算法的简要代码及结果展示。

Matlab 8 2024-11-03

基于层次聚类的机场噪声数据挖掘

针对机场噪声数据的特征，提出了一种基于代表点的快速层次聚类算法。该算法在传统凝聚层次聚类算法的基础上，结合聚类代表点法和二分法策略进行改进，以提高效率。 为了评价聚类结果，提出了一种结合聚类代表点和聚类算法相似性定义的方法。实验结果表明，该算法不仅运行效率高，而且能够较准确地发现特定类型飞行事件的噪声分布模式。利用该分布模式，可以较准确地预测特定类型飞行事件的噪声分布状况。

数据挖掘 12 2024-05-19

数据聚类算法概述

数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，而聚类算法是其核心方法之一。聚类通过将数据对象根据相似性分组形成不同的簇，使得同一簇内的对象相似度高，而不同簇的对象相异度大。深入探讨了四种常见的聚类算法：K-means、自组织映射（SOM）、主成分分析（PCA）和层次聚类（HC）。K-means通过迭代寻找数据点的中心来实现聚类；SOM通过竞争学习形成有序的二维“地图”；PCA通过线性变换降低数据维度；HC通过构建树形结构表示数据点间的相似性。每种算法都有其独特的适用场景和局限性。

数据挖掘 7 2024-07-18