algorithm - 使用距离矩阵聚类

Question

我有一个(对称)矩阵 M 表示每对节点之间的距离。例如，

    A   B   C   D   E   F   G   H   I   J   K   LA   0  20  20  20  40  60  60  60 100 120 120 120B  20   0  20  20  60  80  80  80 120 140 140 140C  20  20   0  20  60  80  80  80 120 140 140 140D  20  20  20   0  60  80  80  80 120 140 140 140E  40  60  60  60   0  20  20  20  60  80  80  80F  60  80  80  80  20   0  20  20  40  60  60  60G  60  80  80  80  20  20   0  20  60  80  80  80H  60  80  80  80  20  20  20   0  60  80  80  80I 100 120 120 120  60  40  60  60   0  20  20  20J 120 140 140 140  80  60  80  80  20   0  20  20K 120 140 140 140  80  60  80  80  20  20   0  20L 120 140 140 140  80  60  80  80  20  20  20   0

有没有什么方法可以从M中提取簇(如果需要，簇的数量可以固定)，使得每个簇包含的节点之间的距离很小。在示例中，集群将是 (A, B, C, D)、(E, F, G, H) 和 (I, J, K, L).

非常感谢:)

Answer 1

Hierarchical clustering直接使用距离矩阵而不是实际观察。如果你知道集群的数量，你就已经知道你的停止标准(当有 k 个集群时停止)。这里的主要技巧是选择合适的 linkage method .另外，this paper (pdf) 很好地概述了各种聚类方法。