Leader聚类算法讲解
Leader clustering algorithm explanation
我试图理解这个算法，但无法获得适当的文档和解释。谁能帮我理解这个聚类算法。
发布答案以便对其他人有所帮助。
Leader算法是一种增量聚类算法，一般用于对大数据集进行聚类。该算法依赖于顺序，可以根据数据集提供给算法的顺序形成不同的集群。该算法包括以下步骤。
第 1 步：将第一个数据项 P1 分配给聚类 C1。该数据集将成为集群 C1 的领导者。
步骤 2:Now 移动到下一个数据项，比如 P2 并计算它与领导者 P1 的距离。如果 P2 和领导者 P1 之间的距离小于用户指定的阈值 (t)，则将数据点 P2 分配给该集群（集群 C1）。如果领导者 P1 和数据项 P2 之间的距离大于用户指定的阈值 t，则形成一个新的集群 C2 并将 P2 分配给这个新集群。 P2 将成为集群 C2 的领导者。
Step3：对于所有剩余的数据项，计算数据点与集群领导者之间的距离。如果数据项与任何领导者之间的距离小于用户指定的阈值，则将数据点分配给该集群。但是，如果数据点与任何集群领导者之间的距离大于用户指定的阈值，则会创建一个新集群，并将该特定数据点分配给该集群并被视为集群领导者。
第四步：重复第三步，直到所有的数据项都被分配到簇中。
阐明理论的示例。
考虑模式位于
A (1, 1),B(1, 2), C(2, 2), D(6, 2), E(7, 2), F(6, 6), G(7, 6)
让数据按照A, B, C, D, E, F and G的顺序处理，用户指定的阈值T为3。
A(1, 1) 是处理的第一个数据项，它被分配到集群 C1 并成为 C1 的领导者。
对于第二个点B，计算它与领导者的距离A。
使用欧氏距离公式 ( Distance(a, b)) = √(x - a)² + (y - b)² )，我们得到的距离为 √(1 - 1)² + (1 - 2)² = 1，这小于用户指定的阈值 3，因此 B 被分配给集群 1。
对于第三个点C(2, 2)，计算集群C1的领导者A(1, 1)和点C之间的距离。使用欧氏公式，距离为 √(1 - 2)² + (1 - 2)² = 1.41，小于
阈值，因此 C 也分配给 C1。
A 和 D 之间的距离 (√(1 - 6)² + (1 - 2)² = 5.099 ) 大于用户指定的阈值 3，因此创建一个新集群并将 D 分配给集群 C2。 D是这个集群的领导者。
对于点 E，计算其与 A（C1 的首领）和 D（C2 的首领）的距离。由于 Distance(D,E) 小于用户指定的阈值 3，它被分配到集群 2。
F 与A（C1 的领导者）的距离为7.07，与D（C2 的领导者）的距离为4。
这两个距离都高于阈值，因此 F 被放入新集群 C3 并成为该集群的领导者。
对于 G，Distance(A,G)、Distance(D,G) 和 Distance(F,G) 分别是 7.81、6.41 和 1。由于 Distance(F,G) 小于用户指定的 3 它被分配到集群 3.
可以看出，如果数据以不同的顺序处理，集群
领导者会有所不同——甚至集群也会有所不同。如果 C 发生在之前
A 和 B，那么 C 将成为 C1 的领导者。如果 D 发生在之前并且
C 和 D 之间的距离小于阈值，应该在 C1 内。这个
如果 A 是领导者，则可能不会发生。因此，领导者算法依赖于顺序，并且可能会根据处理顺序给出不同的结果。
我试图理解这个算法，但无法获得适当的文档和解释。谁能帮我理解这个聚类算法。
发布答案以便对其他人有所帮助。
Leader算法是一种增量聚类算法，一般用于对大数据集进行聚类。该算法依赖于顺序，可以根据数据集提供给算法的顺序形成不同的集群。该算法包括以下步骤。
第 1 步：将第一个数据项 P1 分配给聚类 C1。该数据集将成为集群 C1 的领导者。
步骤 2:Now 移动到下一个数据项，比如 P2 并计算它与领导者 P1 的距离。如果 P2 和领导者 P1 之间的距离小于用户指定的阈值 (t)，则将数据点 P2 分配给该集群（集群 C1）。如果领导者 P1 和数据项 P2 之间的距离大于用户指定的阈值 t，则形成一个新的集群 C2 并将 P2 分配给这个新集群。 P2 将成为集群 C2 的领导者。
Step3：对于所有剩余的数据项，计算数据点与集群领导者之间的距离。如果数据项与任何领导者之间的距离小于用户指定的阈值，则将数据点分配给该集群。但是，如果数据点与任何集群领导者之间的距离大于用户指定的阈值，则会创建一个新集群，并将该特定数据点分配给该集群并被视为集群领导者。
第四步：重复第三步，直到所有的数据项都被分配到簇中。
阐明理论的示例。
考虑模式位于
A (1, 1),B(1, 2), C(2, 2), D(6, 2), E(7, 2), F(6, 6), G(7, 6)
让数据按照A, B, C, D, E, F and G的顺序处理，用户指定的阈值T为3。
A(1, 1) 是处理的第一个数据项，它被分配到集群 C1 并成为 C1 的领导者。
对于第二个点B，计算它与领导者的距离A。
使用欧氏距离公式 ( Distance(a, b)) = √(x - a)² + (y - b)² )，我们得到的距离为 √(1 - 1)² + (1 - 2)² = 1，这小于用户指定的阈值 3，因此 B 被分配给集群 1。
对于第三个点C(2, 2)，计算集群C1的领导者A(1, 1)和点C之间的距离。使用欧氏公式，距离为 √(1 - 2)² + (1 - 2)² = 1.41，小于
阈值，因此 C 也分配给 C1。
A 和 D 之间的距离 (√(1 - 6)² + (1 - 2)² = 5.099 ) 大于用户指定的阈值 3，因此创建一个新集群并将 D 分配给集群 C2。 D是这个集群的领导者。
对于点 E，计算其与 A（C1 的首领）和 D（C2 的首领）的距离。由于 Distance(D,E) 小于用户指定的阈值 3，它被分配到集群 2。
F 与A（C1 的领导者）的距离为7.07，与D（C2 的领导者）的距离为4。
这两个距离都高于阈值，因此 F 被放入新集群 C3 并成为该集群的领导者。
对于 G，Distance(A,G)、Distance(D,G) 和 Distance(F,G) 分别是 7.81、6.41 和 1。由于 Distance(F,G) 小于用户指定的 3 它被分配到集群 3.
可以看出，如果数据以不同的顺序处理，集群
领导者会有所不同——甚至集群也会有所不同。如果 C 发生在之前
A 和 B，那么 C 将成为 C1 的领导者。如果 D 发生在之前并且
C 和 D 之间的距离小于阈值，应该在 C1 内。这个
如果 A 是领导者，则可能不会发生。因此，领导者算法依赖于顺序，并且可能会根据处理顺序给出不同的结果。