层次聚类

啃吧。

【Ucinet】

打开，Tools-Cluster Analysis-hierarchical…，跳出的对话框为Johnson’s hierarchical clustering。

查阅：

层次聚类算法Hierarchical Clustering Algorithms

基本工作原理

给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)如下:

1. 将每个对象归为一类, 共得到N类, 每类仅包含一个对象. 类与类之间的距离就是它们所包含的对象之间的距离.

2. 找到最接近的两个类并合并成一类, 于是总的类数少了一个.

3. 重新计算新的类与所有旧类之间的距离.

4. 重复第2步和第3步, 直到最后合并成一个类为止(此类包含了N个对象).

根据步骤3的不同, 可将层次式聚类方法分为几类: single-linkage, complete-linkage 以及 average-linkage 聚类方法等.

single-linkage 聚类法(也称 connectedness 或 minimum 方法)：

类间距离等于两类对象之间的最小距离，若用相似度衡量，则是各类中的任一对象与另一类中任一对象的最大相似度。

complete-linkage 聚类法 (也称 diameter 或 maximum 方法)：

组间距离等于两组对象之间的最大距离。

average-linkage 聚类法：

组间距离等于两组对象之间的平均距离。

average-link 聚类的一个变种是R. D’Andrade (1978) 的UCLUS方法, 它使用的是median距离, 在受异常数据对象的影响方面, 它要比平均距离表现更佳一些.

这种层次聚类称为“凝聚”法，由于它迭代合并所有分类。也有一种“划分”层次聚类法，与“凝聚”相反，它先将所有对象放在同一类中，并不断划分成更小的类，划分法一般很少使用。