對于同是基于距離的原型聚類和層次聚類，層次聚類具有更好的解釋性，同時對于先驗簇類數(shù)k的超參設(shè)定，更有利于數(shù)據(jù)分布的探索。不過基于距離的聚類，面臨同樣的問題是距離選擇，實際上我更想拓展的是多屬性下，單個屬性的距離和整個樣本的距離是否有更多的研究點。

Anyway，關(guān)于層次聚類的理解，轉(zhuǎn)自網(wǎng)絡(luò)中比較清晰的一篇文章。

層次聚類(Hierarchical Clustering)是聚類算法的一種，通過計算不同類別數(shù)據(jù)點間的相似度來創(chuàng)建一棵有層次的嵌套聚類樹。在聚類樹中，不同類別的原始數(shù)據(jù)點是樹的最低層，樹的頂層是一個聚類的根節(jié)點。創(chuàng)建聚類樹有自下而上合并和自上而下分裂兩種方法，本篇文章介紹合并方法。

層次聚類的合并算法

層次聚類的合并算法通過計算兩類數(shù)據(jù)點間的相似性，對所有數(shù)據(jù)點中最為相似的兩個數(shù)據(jù)點進行組合，并反復(fù)迭代這一過程。簡單的說層次聚類的合并算法是通過計算每一個類別的數(shù)據(jù)點與所有數(shù)據(jù)點之間的距離來確定它們之間的相似性，距離越小，相似度越高。并將距離最近的兩個數(shù)據(jù)點或類別進行組合，生成聚類樹。

歐幾里德距離矩陣

層次聚類使用歐式距離來計算不同類別數(shù)據(jù)點間的距離（相似度）。我們在前面的幾篇文章中都曾經(jīng)介紹過歐氏距離的計算方法，本篇文章將通過創(chuàng)建一個歐式距離矩陣來計算和對比不同類別數(shù)據(jù)點間的距離，并對距離值最小的數(shù)據(jù)點進行組合。以下是歐式距離的計算公式。

以下為示例數(shù)據(jù)，我們通過歐氏距離計算下面A到G的歐式距離矩陣，并通過合并的方法將相似度最高的數(shù)據(jù)點進行組合，并創(chuàng)建聚類樹。

創(chuàng)建歐式距離矩陣的方法很簡單，將每個類別的數(shù)據(jù)點分別與A-G中的每個數(shù)據(jù)點計算距離值，其中A—>B表示數(shù)據(jù)點A到數(shù)據(jù)點B的距離，B—>A則代表數(shù)據(jù)點B到數(shù)據(jù)點A的距離。這兩個距離值是相同的，因此歐式距離矩陣呈對角線對稱（綠色部分和藍色部分）。其中對角線的0值是數(shù)據(jù)點與自己的距離值。我們將所有數(shù)據(jù)點間的距離結(jié)果進行對比，選擇其中距離最近的兩個數(shù)據(jù)點進行組合，并迭代這一過程。下圖顯示了歐式矩陣的邏輯和計算方法。

數(shù)據(jù)點之間的距離 ???

對于示例中的數(shù)據(jù)點，我們通過計算獲得了下面的歐式距離矩陣。其中數(shù)據(jù)點B到數(shù)據(jù)點C的距離在所有的距離值中最小，為1.00。以下為數(shù)據(jù)點間距離值的計算公式。

經(jīng)過計算數(shù)據(jù)點B和數(shù)據(jù)點C與其他數(shù)據(jù)點相比有最高的相似度。因此，我們將數(shù)據(jù)點B和數(shù)據(jù)點C進行組合。并再次計算其他數(shù)據(jù)點間的距離。

數(shù)據(jù)點與組合數(shù)據(jù)點間的距離

將數(shù)據(jù)點B與數(shù)據(jù)點C進行組合后，重新計算各類別數(shù)據(jù)點間的距離矩陣。數(shù)據(jù)點間的距離計算方式與之前的方法一樣。這里需要說明的是組合數(shù)據(jù)點(B,C)與其他數(shù)據(jù)點間的計算方法。當(dāng)我們計算(B,C)到A的距離時，需要分別計算B到A和C到A的距離均值。

經(jīng)過計算數(shù)據(jù)點D到數(shù)據(jù)點E的距離在所有的距離值中最小，為1.20。這表示在當(dāng)前的所有數(shù)據(jù)點中（包含組合數(shù)據(jù)點），D和E的相似度最高。因此我們將數(shù)據(jù)點D和數(shù)據(jù)點E進行組合。并再次計算其他數(shù)據(jù)點間的距離。

后面的工作就是不斷的重復(fù)計算數(shù)據(jù)點與數(shù)據(jù)點，數(shù)據(jù)點與組合數(shù)據(jù)點間的距離。這個步驟應(yīng)該由程序來完成。這里由于數(shù)據(jù)量較小，我們手工計算并列出每一步的距離計算和數(shù)據(jù)點組合的結(jié)果。

這一步中，數(shù)據(jù)點A和數(shù)據(jù)點F的距離值在所有距離值中最小，因此我們將A和F進行組合，生成組合數(shù)據(jù)點（A,F）。

到此為止除了數(shù)據(jù)點G以外，其他的數(shù)據(jù)點都已經(jīng)根據(jù)距離值（相似度）進行了組合。聚類樹的最底層已經(jīng)完成。下面我們將繼續(xù)計算組合數(shù)據(jù)點間的距離，并對相似度最高的組合數(shù)據(jù)點進行合并。

兩個組合數(shù)據(jù)點間的距離

計算兩個組合數(shù)據(jù)點間距離的方法有三種，分別為Single Linkage，Complete Linkage和Average Linkage。在開始計算之前，我們先來介紹下這三種計算方法以及各自的優(yōu)缺點。

Single Linkage

Single Linkage的計算方法是將兩個組合數(shù)據(jù)點中距離最近的兩個數(shù)據(jù)點間的距離作為這兩個組合數(shù)據(jù)點的距離。這種方法容易受到極端值的影響。兩個很相似的組合數(shù)據(jù)點可能由于其中的某個極端的數(shù)據(jù)點距離較近而組合在一起。

Complete Linkage

Complete Linkage的計算方法與Single Linkage相反，將兩個組合數(shù)據(jù)點中距離最遠的兩個數(shù)據(jù)點間的距離作為這兩個組合數(shù)據(jù)點的距離。Complete Linkage的問題也與Single Linkage相反，兩個不相似的組合數(shù)據(jù)點可能由于其中的極端值距離較遠而無法組合在一起。

Average Linkage

Average Linkage的計算方法是計算兩個組合數(shù)據(jù)點中的每個數(shù)據(jù)點與其他所有數(shù)據(jù)點的距離。將所有距離的均值作為兩個組合數(shù)據(jù)點間的距離。這種方法計算量比較大，但結(jié)果比前兩種方法更合理。

我們使用Average Linkage計算組合數(shù)據(jù)點間的距離。下面是計算組合數(shù)據(jù)點(A,F)到(B,C)的距離，這里分別計算了(A,F)和(B,C)兩兩間距離的均值。

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通過計算及對比不同組合數(shù)據(jù)點間間的距離。(A,F)到(B,C)的距離在所有組合數(shù)據(jù)點間最小，為13.25。說明(A,F)到(B,C)相似度最高。因此，將(A,F)到(B,C)組合為(A,F,B,C)。

使用與之前相同的方法計算出組合數(shù)據(jù)點(D,E)和G的距離在目前所有組合數(shù)據(jù)點中最小。為34.70。將(D,E)和G組合為(D,E,G)。

最終，通過計算和合并，我們獲得了兩個組合數(shù)據(jù)點(A,F,B,C)和(D,E,G)。這也是聚類樹的最頂層的兩個數(shù)據(jù)點。下面，我們按之前的計算步驟來構(gòu)建聚類樹。

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層次聚類樹狀圖

將前面的每一步的計算結(jié)果以樹狀圖的形式展現(xiàn)出來就是層次聚類樹。最底層是原始A到G的7個數(shù)據(jù)點。依照7個數(shù)據(jù)點間的相似度組合為聚類樹的第二層(A,F),(B,C),(D,E)和G。以此類推生成完整的層次聚類樹狀圖。以下為簡單的示意圖。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【数据挖掘知识点五】层次聚类方法的理解的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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