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數(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

聚類分析是對大量樣本進行分類，這是對現(xiàn)實的分析。

層次分析法是評估解決方案，是評估現(xiàn)實。