聚合聚类原理

聚合聚类原理
聚合聚类，也称为层次聚类，是一种聚类分析方法，其原理是通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。

这棵树的根节点代表了包含所有数据的单一聚类，而叶节点则代表了只包含一个数据点的最小聚类。

在树的不同层次上，可以得到不同粒度的聚类结果。

聚合聚类的具体过程如下：
初始化：将每个数据点视为一个单独的聚类，计算所有聚类之间的相似度。

合并相似度最高的聚类：在每次迭代中，找到相似度最高的两个聚类，将它们合并为一个新的聚类。

相似度的计算方式可以是距离、密度等多种度量方式。

更新相似度：合并聚类后，需要重新计算新聚类与其他聚类之间的相似度。

这可以通过计算新聚类中心与其他聚类中心之间的距离或密度等方式实现。

重复合并：重复步骤2和3，直到满足停止条件（如达到预定的聚类数量、相似度低于某个阈值等）。

最终，聚合聚类将数据集划分为多个不同层次的聚类，每个聚类中的数据点具有较高的相似度。

这种方法能够发现数据集中复杂的结构和层次关系，是聚类分析中常用的一种方法。