光譜聚類vs層次聚類

Question

任何人都可以請解釋一下，在譜聚類中使用層次聚類有什麼優勢嗎？我知道它們是如何工作的，但我想知道在哪些情況下最好使用層次聚類來進行譜聚類。

Answer 1

層次聚類：

• 這是良好的分類學數據。
• 保持連接相似的點，直到最終得到包含所有數據點的單個羣集。
• 從組合所有數據後得到的分組稱爲樹狀圖。
• 根據您需要多少個羣集，您可以在一個級別上切割樹形圖。

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譜聚類：

• 這是這是複雜的形狀，K均值和基於密度的羣集在這些情況下失敗聚類數據。
• 將數據點視爲圖的頂點，連接足夠接近的頂點。因此你也選擇一個ε值。所有比ε更接近的頂點被連接起來。
• 與分層聚類不同，您不會獲得完全連接的單個圖形（除非採用高ε值且沒有未連接的組件）。相反，您會獲得多個連接的組件，每個組件都代表一個集羣。

Answer 2

分層聚類通常更快，併產生一個很好的樹狀圖來研究。

樹狀圖對於瞭解您是否擁有良好的羣集非常有用。

此外，層次聚類非常靈活。您可以使用不同的距離功能和不同的連接策略。

譜聚類有一個有趣的理論;但要做得非常好，您的數據必須已經包含完全分離的「連接組件」。當你的數據非常嘈雜時，祝你好運。