層次聚類方法的聚類分類？原型集群也稱為基于原型的集群。這種算法假設(shè)聚類結(jié)構(gòu)可以由一組原型來描述。首先初始化原型，然后迭代更新原型。不同的原型和不同的解決方案被用來生成不同的算法。K-means算法是一

層次聚類方法的聚類分類？

原型集群也稱為基于原型的集群。這種算法假設(shè)聚類結(jié)構(gòu)可以由一組原型來描述。首先初始化原型，然后迭代更新原型。不同的原型和不同的解決方案被用來生成不同的算法。K-means算法是一種常見的原型聚類算法。

層次聚類是一種基于原型的聚類算法，它試圖在不同的層次上劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，形成樹狀聚類結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)集可分為自下而上的聚合策略和自上而下的拆分策略。層次聚類算法的優(yōu)點是通過繪制樹狀圖來直觀地解釋聚類結(jié)果。層次聚類的另一個優(yōu)點是它不需要預(yù)先指定聚類的數(shù)目

聚類分析也稱為群分析，是研究（樣本或指標(biāo)）分類的一種統(tǒng)計分析方法。聚類分析起源于分類學(xué)。在古代分類學(xué)中，人們主要依靠經(jīng)驗和專業(yè)知識來實現(xiàn)分類，很少使用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行定量分類。隨著人類科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，對分類的要求越來越高，有時僅靠經(jīng)驗和專業(yè)知識很難準(zhǔn)確分類，于是人們逐漸將數(shù)學(xué)工具引入分類學(xué)，形成數(shù)值分類學(xué)，將多元分析技術(shù)引入到數(shù)值分類中，形成聚類分析。

聚類分析的內(nèi)容非常豐富，包括系統(tǒng)聚類法、有序樣本聚類法、動態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預(yù)測法等，聚類分析有幾種計算方法：劃分方法：層次方法：基于密度的方法：基于網(wǎng)格的方法：基于模型的方法。