層次聚類方法的基本思想是:通過某種相似性測度計算節點之間的相似性,並按相似度由高到低排序,逐步重新連線個節點。該方法的優點是可隨時停止劃分,主要步驟如下:
(1)移除網路中的所有邊,得到有n個孤立節點的初始狀態;
(2)計算網路中每對節點的相似度;
(3)根據相似度從強到弱連線相應節點對,形成樹狀圖;
(4)根據實際需求橫切樹狀圖,獲得社區結構。
在社會學領域,一般通過給定網路的拓撲結構定義網路節點間的相似性或距離,然後採用單連線層次聚類或全連線層次聚類將網路節點組成一個樹狀圖層次結構。其中,樹的葉節點表示網路節點,非葉節點一般由相似或距離接近的子節點合併而得到。
層次聚類方法的基本思想是:通過某種相似性測度計算節點之間的相似性,並按相似度由高到低排序,逐步重新連線個節點。該方法的優點是可隨時停止劃分,主要步驟如下:
(1)移除網路中的所有邊,得到有n個孤立節點的初始狀態;
(2)計算網路中每對節點的相似度;
(3)根據相似度從強到弱連線相應節點對,形成樹狀圖;
(4)根據實際需求橫切樹狀圖,獲得社區結構。
層次聚類試圖在不同層次對數據集進行劃分,從而形成樹形的聚類結構。數據集劃分可採用“自底向上”的聚合策略,也可採用“自頂向下”的分拆策略。 樹的最底層有5...
層次聚類 層次聚類分類將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數據對象的集合,這些對象與同一個簇中的對象彼此相似,與其他簇中...
典型套用 典型要求 計算方法 研究情況聚類分析又稱群分析,它是研究(樣品或指標)分類問題的一種統計分析方法,同時也是數據挖掘的一個重要算法。 聚類(Cluster)分析是由若干模式(Patt...
算法起源 算法用途 聚類要求 算法分類 具體方法自動聚類是一種典型的無監督機器學習(無監督學習)方法。聚類試圖將數據集中的樣本劃分為若干個通常不相交的子集,每個子集稱為一個簇,通過這樣的劃分,每一個簇...
基本概念 數學模型 原型聚類 密度聚類 層次聚類分層次管理主要由海南大學傅國華教授提出的。分層次管理能精細識別管理對象的發展層次,設計相應的層次管理手段、方法,實施層次對應的有效管理,實現最佳化管理,提...
基本介紹 方法 實例所謂數據聚類是指根據數據的內在性質將數據分成一些聚合類,每一聚合類中的元素儘可能具有相同的特性,不同聚合類之間的特性差別儘可能大。 聚類分析的目的是分析...
發展情況 基本原理 聚類類型 需解決的問題 套用譜聚類算法建立在圖論中的譜圖理論基礎上,其本質是將聚類問題轉化為圖的最優劃分問題,是一種點對聚類算法,對數據聚類具有很好的套用前景。 譜聚類算法將聚類問...
算法簡介 算法步驟 劃分準則 典型的算法 算法的新進展文本領域專業術語。
文本聚類的主要套用 聚類算法聚類檢索是在對文獻進行自動標引的基礎上,構造文獻的形式化表示——文獻向量,然後通過一定的聚類方法,計算出文獻與文獻之間的相似度,並把相似度較高的文獻集中...