基于模块性指标优化的层次聚类算法

基于层次的聚类算法（以BIRCH算法为例）算法形式化描述输入：包含N个对象的数据集合D输出：簇集合。

层次聚类分析算法Python实现,并以数据集为例进行聚类演示

择合适的聚类数和准确划分簇间重叠的数据是聚类分析领域两个被广泛研究的问题.提出 了一个基于重叠度的层次聚类算法(CCSLM),该算法基于重叠度的衡量,而且不需要预先指定聚类数, 能够很好地解决以上两个

上篇博客介绍的层次聚类,尤其是AGNES这一传统的层次聚类算法。这篇博客介绍层次聚类的优化算法。 优化算法 BIRCH算法 BIRCH算法(平衡迭代削减聚类法):聚类特征使用3元组进行一个簇的相关信息

%生成20个随机样本%屏幕输出Q型聚类结果%屏幕输出R型聚类结果包含具体聚类步骤和算法，自写函数体

层次聚类方法概述层次聚类方法将数据对象组成一棵聚类树根据层次分解是自底向上合并还是自顶向下分裂进一步分为凝聚的和分裂的层次聚类层次聚类方法概述凝聚的层次聚类一种自底向上的策略首先将每个对象作为一个簇然

这是一篇基于层次聚类算法的论文，它对基于层次的聚类算法进行了研究并实现了CURE算法和BIRCH算法，而且对这两个算法还有了手工演示步骤。

基于层次的聚类算法(以BIRCH算法为例) 输入:包含N个对象的数据集合D 输出:簇集合。

层次聚类(AGNES)算法(Python)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。AG

传统的凝聚型层次聚类在分裂或合并类时如果没有很好地作出决定，就有可能导致低质量的聚类结果，针对这一缺点，提出一种基于蚁群优化算法的凝聚型层次聚类算法。该算法先利用蚁群优化算法的状态转移规则决定凝聚型层