[機器學習首部曲] 層次聚類Hierarchical Clustering | 私立大學五星教授網

Hierarchical clustering, also known as hierarchical cluster analysis, is an algorithm that groups similar objects into groups called clusters. The endpoint is a set of clusters, where each cluster is distinct from each other cluster, and the objects withi

2020年6月12日 — Heirarchical Clustering 的優缺點. 層次聚類最大的優點就是他相當簡單易懂，而且當我們建構完整個完整的樹狀分類，我們可以很方便的決定想要分成幾群。

In data mining and statistics, hierarchical clustering is a method of cluster analysis that seeks to build a hierarchy of clusters.

階層式分群法（hierarchical clustering）透過一種階層架構的方式，將資料層層反覆地進行分裂或聚合，以產生最後的樹狀結構，常見的方式有兩種：.

2021年7月7日 — Agglomerative Hierarchical Clustering. 把各個資料視為一個各體，然後慢慢往上合併其他資料，直到最後所有資料合併成一個cluster。

2019年7月1日 — Complete-linkage 可能會導致大小不一的分群集合產生，相對而言，Ward's method 可以有較均衡的分群集合，但是僅能使用歐幾里得距離公式才符合假設條件。

2023年12月12日 — Hierarchical clustering is a method of cluster analysis in data mining that creates a hierarchical representation of the clusters in a dataset.

Hierarchical clustering is an unsupervised learning method for clustering data points. The algorithm builds clusters by measuring the dissimilarities between ...

2018年9月5日 — Hierarchical Clustering, 屬於資料分群的一種方法。資料分群屬於非監督式學習，處理的資料是沒有正確答案/標籤/目標變數可參考的。

Clustering is basically a technique that groups similar data points such that the points in the same group are more similar to each other than the points in the ...