数据挖掘-层次聚类

不念不忘少年蓝@ 2021-09-21 13:24 475阅读 0赞

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层次聚类（hierarchical clustering）算法极为简单：有N多节点，最开始认为每个节点为一类，然后找到距离最近的节点“两两合并”，合并后的两个节点的平均值作为新的节点，继续两两合并的过程，直到最后都合并成一类。

下图表明了聚类的过程，距离最近的节点合并（第一步中，如果有两对节点距离一样，那就同时合并）

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层次聚类过程

如果用数据挖掘工具来做（如SPSS），一般会生成一个树形图，那么我们可以根据分析问题的具体情况，选择到底最终要聚成几类：

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层次聚类树形图

如果从纯理论上讲，判断聚成几类可以参考每一步合并的“距离”是不是有明显差距，我们的例子中:

> 第一步：A和B，C和D合并时候，距离很近，就算大概是1（就是肉眼估算，没有什么测量）  
> 第二步：CD和E合并，距离其实也很近，大概2  
> 第三步：CDE和F合并，距离远了，大概8  
> 第四步：CDEF和AB合并，距离大概9

可见，第二步到第三步，距离有了一个质的提升，说明相对接近的都已经合成一推儿，开始远距离“结合”了，因此，就在第二步的地方结束，应该是一个较好的聚类选择，也就是聚成3类。

当然，真正聚成几类一定不要从理论出发，还是要看实际案例中，聚成几类最合理，最好解释，最能说明问题

层次聚类运算速度比较慢，因为要每次都要计算多个cluster内所有数据点的两两距离，处理大量数据时非常吃力，最大的优点，就是它一次性地得到了整个聚类的过程，只要得到了上面那样的聚类树，想要分多少个cluster都可以直接根据树结构来得到结果，改变 cluster数目不需要再次计算数据点的归属。

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