两阶聚类法原理
问题更新日期:2024-10-18 16:30:20
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两阶聚类法原理,麻烦给回复
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二阶聚类,或TwoStep聚类,也常被称为两步聚类,顾名思义就是整个聚类过程分为前后两个大的板块来完成。
第一步对所有记录进行距离考察,构建CF分类特征树,同一个树节点内的记录相似度高,相似度差的记录则会生成新的节点。第二步,在分类树的基础上,使用凝聚法对节点进行分类,每一个聚类结果使用BIC或者AIC进行判断,得出最终的聚类结果。
同其他统计方法一样,二阶聚类也有严苛的适用条件,它要求模型中的变量独立,类别变量是多项式分布,连续变量须是正态分布。
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