谱聚类与层次聚类

spectral clustering vs hierarchical clustering

任何人都可以解释一下使用层次聚类比谱聚类有什么优势吗？我知道它们是如何工作的，但我想知道在哪些情况下使用层次聚类比谱聚类更好。

层次聚类通常速度更快，并且生成一个很好的树状图供研究。

树状图对于了解是否具有良好的聚类非常有用。

此外，层次聚类非常灵活。您可以使用不同的距离函数和不同的链接策略。

谱聚类有一个有趣的理论；但要真正有效地工作，您的数据必须已经包含分离良好的 "connectedd components"。当你有非常嘈杂的数据时，祝你好运。

层次聚类：

  • 这对分类数据很有用。
  • 继续连接相似的点，直到你最终得到一个包含所有数据点的集群。
  • 组合所有数据后得到的分组称为树状图。
  • 根据您想要的聚类数量，您在一个级别切割树状图。

光谱聚类：

  • 它适用于形状复杂的聚类数据，因为 K 均值和基于密度的聚类在这些情况下会失败。
  • 将数据点视为图的顶点，将足够接近的顶点连接起来。因此，您还选择了一个 ε 值。所有比 ε 更近的顶点都是连通的。
  • 与层次聚类不同，您不会得到完全连接的单个图（除非您采用高 ε 值并且没有非连接组件）。相反，您会得到多个连接的组件，每个组件代表一个集群。