光谱聚类vs层次聚类

Question

任何人都可以请解释一下，在谱聚类中使用层次聚类有什么优势吗？我知道它们是如何工作的，但我想知道在哪些情况下最好使用层次聚类来进行谱聚类。

Answer 1

层次聚类：

• 这是良好的分类学数据。
• 保持连接相似的点，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称为树状图。
• 根据您需要多少个群集，您可以在一个级别上切割树形图。

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谱聚类：

• 这是这是复杂的形状，K均值和基于密度的群集在这些情况下失败聚类数据。
• 将数据点视为图的顶点，连接足够接近的顶点。因此你也选择一个ε值。所有比ε更接近的顶点被连接起来。
• 与分层聚类不同，您不会获得完全连接的单个图形（除非采用高ε值且没有未连接的组件）。相反，您会获得多个连接的组件，每个组件都代表一个集群。

Answer 2

分层聚类通常更快，并产生一个很好的树状图来研究。

树状图对于了解您是否拥有良好的群集非常有用。

此外，层次聚类非常灵活。您可以使用不同的距离功能和不同的连接策略。

谱聚类有一个有趣的理论;但要做得非常好，您的数据必须已经包含完全分离的“连接组件”。当你的数据非常嘈杂时，祝你好运。