我想使用ward方法实现聚集聚类,以实现平衡的树状图,所以我并不太了解它的工作原理(ward方法),在合并两个拖车簇之后如何更新距离,请举一个简单的示例帮助您: 数据包含6个元素(e1,e2,e3,e4,e5,e6),其中:
distMatrix = [[0, 25, 7, 10, 51, 33],
[0, 0, 18, 9, 49, 21],
[0, 0, 0, 5, 13, 20],
[0, 0, 0, 0, 2, 15],
[0, 0, 0, 0, 0, 28]
[0, 0, 0, 0, 0, 0]]
在第一次迭代中,最接近的元素是minDistance = 2的(e5,e4) 更新的disMatrix将包含e1,e2,e3,e6,newCluster
distMatrix = [[0, 25, 7, 33, newValue],
[0, 0, 18, 21, newValue],
[0, 0, 0, 20, newValue],
[0, 0, 0, 0, newValue],
[0, 0, 0, 0, 0]]
那么如何使用ward方法来计算newValues?