当提供不适当的参数或将其应用于由具有不同形状，大小和密度的聚类组成的数据集时，大多数聚类算法将变得无效。 为了缓解这些不足，我们提出了一种新颖的拆分合并层次聚类方法，其中采用最小生成树（MST）和基于MST的图来指导拆分和合并过程。 在分割过程中，选择基于MST的图中具有高度的顶点作为初始原型，并使用K均值来分割数据集。 在合并过程中，将对子组对进行过滤，并且仅考虑相邻对。 所提出的方法除了簇数以外不需要任何参数。 实验结果证明了其在合成和真实数据集上的有效性。

你好，这个 repo 讨论分类和聚类， 算法包含KMeans、KNN和Hierarchical clustering。 我希望你能通过这个 repo 得到帮助，如果时间允许，我会推出更多的算法。 参考 K均值： : KNN： :

分层集群java Java中的凝聚式分层聚类算法的实现。 支持不同的链接方法： 单联动 完整联动 你放什么 将距离矩阵和聚类名称数组以及链接策略传递给聚类算法： String[] names = new String[] { "O1", "O2", "O3", "O4", "O5", "O6" }; double[][] distances = new double[][] { { 0, 1, 9, 7, 11, 14 }, { 1, 0, 4, 3, 8, 10 }, { 9, 4, 0, 9, 2, 8 }, { 7, 3, 9, 0, 6, 13 }, { 11, 8, 2, 6, 0, 10 }, { 14, 10, 8, 13, 10, 0 }}; ClusteringAlgorithm alg = new Defaul

尘 Julia的分层聚类，类似于R的hclust() 地位 请注意，此软件包现已到 该存储库显示任何其他正在进行的工作。 群集涉及很多管理工作，很容易出错。 我已经针对以下方法测试了中型集群（最多250 --- 5000）元素的结果： 方法 在矩阵大小下验证 时间 已验证 :single 5000 1.3 好的 :complete 2500 4.5 好的 :average 2500 4.5 好的 用法 d = rand ( 1000 , 1000 ) d += d ' # # make sure distance matrix d is symmetric (this is optional) h = hclust (d, :single ) hclust（） hclust (distance :: Matrix , method :: Symbol ) 使用

层次聚类Impl。 在Java上 这是分层聚类的非常简单的实现，您可能在数据挖掘算法类中听说过。 如果您不熟悉它，请访问了解更多详情。 :) 执行 数据点存储在mPoints ，我们的目标是从中计算mClusters 。 为此，我们为所有成对的数据点保留距离矩阵mMatirx ，并为每个点mMinIndex最小距离点的索引mMinIndex 。 // mN: number of points, mD: dimension of points. private static int mN = 0 ; private static int mD = 0 ; // mPoints: raw data resides in here. Constant after it's been initialized. private static ArrayList mPoints

聚集：聚集国家以寻找迫切需要援助的国家。 使用k均值，分层聚类

k-均值聚类和层次聚类 电影评分的k均值聚类 层次聚类

程序很短，都是用的matlab自带的函数，但能说明matlab处理分层聚类的流程及常用函数。

根据网上基于划分法k-means的聚类算法，我做了改进。可以预设一个最大的类数和一个半径，自动划分合适的类。最终将随机三维点云聚类完成后显示为不同颜色。

利用小波和分层聚类进行彩色图像分割.pdf