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如何直接得到成对距离的凝聚形式?

凝聚形式是一种聚类算法,用于将数据集中的样本逐步合并为越来越大的聚类。成对距离是指两个样本之间的距离。

要直接得到成对距离的凝聚形式,可以按照以下步骤进行:

  1. 数据预处理:首先,对原始数据进行预处理,包括数据清洗、特征选择和特征缩放等。这可以提高聚类的准确性和效率。
  2. 计算距离矩阵:根据选择的距离度量方法(如欧氏距离、曼哈顿距离等),计算每对样本之间的距离,并构建距离矩阵。距离矩阵是一个对称矩阵,其中每个元素表示两个样本之间的距离。
  3. 初始化聚类:将每个样本初始化为一个单独的聚类。
  4. 合并最近的样本:从距离矩阵中找到最小距离的两个样本,并将它们合并为一个新的聚类。更新距离矩阵,以反映新聚类与其他聚类之间的距离。
  5. 重复步骤4:重复执行步骤4,直到所有样本都被合并为一个大的聚类,或者达到预设的聚类数量。
  6. 得到聚类结果:根据合并的顺序,可以得到一个聚类层次结构。可以通过设定阈值或使用其他方法来确定最终的聚类数量。

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请注意,以上仅为示例,您可以根据具体需求选择适合的产品和服务。

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