系统聚类法

本视频讲解基于王斌会《多元统计分析及 R 语言建模》第 7 章第 2 节聚类分析，重点介绍系统聚类法（层次聚类法）中的最短距离法、最长距离法和 Ward 法的比较，以及基于中心化和标准化数据的相关算例。

系统聚类法，作为多元统计分析中的一种重要分类方法，其核心在于通过分析类与类之间的距离来实现分类。

通过Matlab编程实现L-法，以帮助确定最适合的聚类数（最佳聚类水平）。

基于保守值法的Matlab代码paraphrase_clustering此存储库包含用于按词义聚类释义的代码。如果您基于此代码或在工作中使用它，请引用以下文章： @ article { CocosAndCallisonBurch - 2016 : NAACL : ParaphraseClustering , author = { Anne Cocos and Chris Callison - Burch }, title = { Clustering Paraphrases by Word Sense }, booktitle = { Proceedings of the 15 th Annu

系统聚类的基本性质之一是单调性。所谓单调性指的是在系统聚类法中，随着并类过程的进行，距离逐渐减小。除了中间距离法和重心法外，大多数系统聚类方法都具有这种性质。

Otsu方法是一种基于聚类的图像阈值法，特别适用于直方图呈双峰情况。该方法通过最小化类内方差、最大化类间方差来确定最佳阈值，从而实现图像分割。总方差由类内方差和类间方差的组合构成。

该算法使用协方差矩阵计算总类内离散度矩阵，并利用本征分解求取最大特征值对应的特征向量，将原始数据投影到可分类特征空间中。通过排序特征值，选择最大特征值对应的特征向量构成变换矩阵，将原始数据转换到新的特征空间，实现聚类。

模糊聚类是一种在数据分析中广泛应用的技术，特别是在推荐系统中发挥着重要作用。它通过处理复杂的用户偏好数据，能够有效提高推荐的精度和个性化程度。模糊聚类模型不仅仅局限于传统的数据分类，而是在大数据背景下，通过更加灵活和智能的算法，实现了对用户行为的更加精细化分析和挖掘。

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

利用(DE)算法开发的混合聚类系统，用于设置有效的初始状态和不同成对距离。技术进步引领下，此系统在聚类应用中展现出卓越性能。