Question

聚类对象与相似性的度量方法之间的联系

Answer 1

聚类对象的相似性度量方法是衡量聚类对象之间相似程度的一种方法，是进行聚类分析的基础。

系统聚类法具体的实现流程是：

1、计算样本间的距离或相似性

2、将每个样本分别归为一个初始的簇

3、根据步骤1中的距离或相似性，计算每个簇与其它簇的距离或相似性，并找出距离或相似性最小的一对簇，将它们合并为一个新的簇

4、重新计算新的簇与其它簇的距离或相似性，再次找出距离或相似性最小的一对簇，再将它们合并为新的簇

5、重复步骤4，直到所有样本都合并到同一个簇为止

系统聚类法的定义与含义:

系统聚类法（Hierarchical Clustering）。通常，它会递归地将样本划分成树形结构，以便在不同的层次上理解样本之间的相似性和差异性。系统聚类法可以分为自底向上的聚类（聚合聚类）和自顶向下的聚类（分裂聚类）两种方法。

在进行聚类时，系统聚类法一般以欧氏距离、切比雪夫距离等方式度量样本之间的相似性。这种方法可以帮助我们理解数据的复杂性，并从中分离出具有相似特性的群组。