机器学习层次聚类(hierarchical clustering)
关于层次聚类(hierarchicalclustering)的基本步骤:1、假设每个样本为一类,计算每个类的距离,也就是相似度2、把最近的两个合为一新类,这样类别数量就少了一个3、重新新类与各个旧类(去了那两个合并的类)之间的相似度;4、循环重复2和3直到所有样本点都归为一类这个计算的过程,相当于重构一个二叉树,只是这个过程,是从树叶-->树枝-->树干的构建过程本资源详细介绍层次聚类的算法
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