谱聚类与层次聚类

Question

任何人都可以解释一下，在光谱聚类中使用层次聚类是否有任何优势？我知道它们是如何工作的，但我想知道在哪种情况下使用层次聚类比光谱聚类更好。

Answer 1

分层聚类通常更快，并且可以生成一个很好的树状图来研究。

如果你有一个很好的聚类，树形图非常有用。

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。

光谱聚类有一个有趣的理论;但为了更好地工作，您的数据必须已经包含良好分离的“连接组件”。当你有非常嘈杂的数据时，祝你好运。

Answer 2

分层聚类：

• 这对分类数据很有用。
• 保持连接相似点，直到最终得到包含所有数据点的单个群集。
• 从组合所有数据后得到的分组中，它被称为树状图。
• 根据您想要的簇数量，您可以在一个级别上剪切树形图。

光谱聚类：

• 用于聚类形状复杂的数据，如K-means和基于密度的聚类在这些情况下失败。
• 将数据点作为图形的顶点处理，连接足够接近的顶点。因此，您还可以选择ε值。比ε更近的所有顶点都是连接的。
• 与分层聚类不同，您不会获得完全连接的单个图形（除非您采用高ε值且没有未连接的组件）。相反，您会获得多个连接的组件，每个组件代表一个集群。