系统聚类是一种常见的数据分析方法，它可以将数据根据一定的距离度量标准，分类成若干个相似度较高的类别。在聚类过程中，如何确定新类是一个非常关键的问题。本文将介绍系统聚类中常用的确定新类的方法。1. 最短距离法最短距离法是系统聚类中最简单的一种方法。该方法将新聚类定义为样本间距离最小的两个类合并而成。这种方法的优点在于计算简单，但它容易受...
系统聚类是一种常见的数据分析方法，它可以将数据根据一定的距离度量标准，分类成若干个相似度较高的类别。在聚类过程中，如何确定新类是一个非常关键的问题。本文将介绍系统聚类中常用的确定新类的方法。
1. 最短距离法
最短距离法是系统聚类中最简单的一种方法。该方法将新聚类定义为样本间距离最小的两个类合并而成。这种方法的优点在于计算简单，但它容易受到异常值的影响，因此在实际应用中需要谨慎使用。
2. 最长距离法
与最短距离法相反，最长距离法将新聚类定义为样本间距离最大的两个类合并而成。这种方法能够有效地避免异常值对聚类结果的影响，但由于只考虑了两个类的距离，可能会导致聚类结果过于分散。
3. 平均距离法
平均距离法是最常用的一种聚类方法之一。该方法将新聚类定义为两个类样本间距离的平均值。该方法能够有效地平衡最短距离法和最长距离法的优点，较好地抵制异常值的影响。
4. Ward方法
Ward方法是一种基于方差的聚类方法，它试图以最小化新聚类的误差平方和为目标来合并类别。该方法能够有效地避免低质量聚类的出现，但由于需要估计样本方差，因此对于大规模数据处理效率较低。
系统聚类方法中常用的确定新类的方法包括最短距离法、最长距离法、平均距离法和Ward方法。这些方法各有优缺点，需要根据具体问题选择合适的方法。在实际应用中，还需要考虑到计算复杂度、数据量等因素。