【文件属性】：
文件名称：机器学习-层次聚类(hierarchical clustering)
文件大小：1.95MB
文件格式：RAR
更新时间：2021-02-21 14:06:09
层次聚类
关于层次聚类(hierarchical clustering)的基本步骤：
1、假设每个样本为一类，计算每个类的距离，也就是相似度
2、把最近的两个合为一新类，这样类别数量就少了一个
3、重新新类与各个旧类(去了那两个合并的类)之间的相似度；
4、循环重复2和3直到所有样本点都归为一类
这个计算的过程，相当于重构一个二叉树，只是这个过程，是从树叶-->树枝-->树干的构建过程
本资源详细介绍层次聚类的算法
【文件预览】：
说明.txt
imageAndCode
----vafafasd.jpg(131KB)
----avasdf.jpg(33KB)
----fasfasdf.jpg(89KB)
----afsdav.jpg(234KB)
----vasfadf.jpg(175KB)
----vasdafe.jpg(150KB)
----vadfaf.jpg(57KB)
----vafsdfasf.jpg(177KB)
----hierarchicalResult.jpg(36KB)
----safvadf.jpg(57KB)
----vadsfasfwe.jpg(134KB)
----vaweb.jpg(29KB)
----fasdfa.jpg(416KB)
----afvaf.jpg(109KB)
----vadasfs.jpg(126KB)
hierarchicalResult2.jpg
hierarchical.py