凝聚聚类和分裂聚类最终能得到相同的结果吗？
Can agglomerative clustering and divisive clustering get the same result in the end?
现在，我知道凝聚是自下而上的方法，而分裂是自上而下的方法。但是，我不知道它们在具体过程中有什么不同。例如，它们是否都使用邻近矩阵来计算样本之间的任何成对距离？此外，如果我设置所有相同的参数，如相同的链接标准、相同的目标集群数量……它们最终会得到完全相同的结果吗？
凝聚聚类和分裂聚类是聚类范式，而不是特定的算法。一般来说，不同的算法会 return 不同的树状图，但不一定。这里有两个 return 相同的树状图（假设所有距离都不同）：
凝聚聚类：重复加入属于不同簇的最近点对的两个簇。
Divisive clustering: 重复拆分每个集群，以最大化属于拆分不同边的最近的一对点之间的距离。
事实证明，这两种聚类算法都产生了最小生成树。
现在，我知道凝聚是自下而上的方法，而分裂是自上而下的方法。但是，我不知道它们在具体过程中有什么不同。例如，它们是否都使用邻近矩阵来计算样本之间的任何成对距离？此外，如果我设置所有相同的参数，如相同的链接标准、相同的目标集群数量……它们最终会得到完全相同的结果吗？
凝聚聚类和分裂聚类是聚类范式，而不是特定的算法。一般来说，不同的算法会 return 不同的树状图，但不一定。这里有两个 return 相同的树状图（假设所有距离都不同）：
凝聚聚类：重复加入属于不同簇的最近点对的两个簇。
Divisive clustering: 重复拆分每个集群，以最大化属于拆分不同边的最近的一对点之间的距离。
事实证明，这两种聚类算法都产生了最小生成树。