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(lái)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(lái)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(lái)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(lái)生成不同的算法。K-means算法是一種常見(jiàn)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(shù)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(diǎn)是通過(guò)繪制樹(shù)狀圖來(lái)直觀地解釋聚類結(jié)果。分層聚類的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是它不需要預(yù)先指定聚類的數(shù)目