Chameleon变色龙算法的层次聚类代码

层次聚类算法是一种常用的数据挖掘技术，它通过将数据点逐步合并成越来越大的簇来构建层次结构。该算法不需要预先指定簇的数量，而是根据数据点之间的相似性逐步构建层次树状图。

CHAMELEON 算法是个挺有意思的算法，适合数据挖掘中的聚类问题。它的核心思想是通过两个阶段来数据，用图分割算法把数据切割成小块，再用层次聚类反复合并这些块，直到结果满意。这个算法适合复杂的、动态变化的数据集，尤其在你需要动态调整数据结构时效果比较好。其实，多数据科学项目都能用上它，是在做聚类时，能够你找出数据之间的隐藏关联。CHAMELEON可以各种各样的聚类情况，是对于不同密度的数据，效果还不错。如果你要做类似的工作，可以看看这个算法的实现，挺实用的。

在本项目中，KNN、层次聚类、C均值和最邻近算法的基本实现均基于算法原理进行编写。使用自选的数据集，对每种算法的准确率进行了测试与分析。以下是每个算法的简要代码及结果展示。

AGNES（Agglomerative Nesting）是一种自底向上构建聚类树的层次聚类算法，用于将数据集中的每个对象逐步合并成相似的聚类。在C++中实现AGNES算法需要定义数据结构、实现距离度量和合并策略，并优化算法性能。该算法产生的dendrogram表示聚类关系，有助于理解数据结构。VS2010工程中包含了主要的代码文件和测试数据，确保了算法的准确性和可复用性。

高维稀疏相似矩阵的文本聚类方案，老实说还挺实用的。融合了层次聚类和划分聚类的思路，用一个阈值动态选聚类方式，这种设计挺巧，既省计算量，准确率也没掉太多。文本越来越多，尤其中文文本，普通聚类搞不好容易失焦。这个算法考虑了中文分词的特性，对中文聚类友好多。你要是常内容分类、自动标签这类场景，可以试试这个思路，改一改甚至能直接上生产。算法的机制是：先看相似度，如果小于设定阈值就新开一个簇，否则归到最近的那个里头。听起来简单，但跟传统聚类比起来，确实更灵活，适合那种主题跨度大的内容池。想深入挖的可以看看Chameleon 算法，也是主打层次聚类的，组合着用效果更稳。对了，还有一篇讲 K-medoids

层次聚类算法无须预先设置参数，但需终止条件。 聚合式 (AGNES) 和分裂式 (DIANA) 算法属于层次聚类算法。

在多个领域中，针对对象根据相似性进行分类的技术日益受到关注。通过建立聚类系统与特定距离度量之间的对应关系，提出了两种计算快速且在数据单调转换下不变的聚类方法。一种方法形成优化的“连接”聚类，另一种形成优化的“紧凑”聚类。随着数据科学的发展，层次聚类方案不仅限于生物学和医学，还在心理学等领域展现出广泛应用。

网络提供了丰富的资源，用户需求多样化，因此Web挖掘技术应运而生。专注于层次凝聚类算法在文本挖掘中的应用，针对传统算法的局限性提出了改进方案，探讨了相似度值对算法性能的影响，并设计了动态调整的相似度计算公式。

层次聚类 传统的层次聚类 非传统的树状图 传统的树状图