欧式聚类（欧式聚类分析）

欧式聚类

欧式聚类是一种基于距离的聚类方法，常用于将数据按照相似性分组。它的核心思想是将数据点看作是在欧式空间中的向量，通过计算它们之间的距离来确定它们是否应该被归为同一类别。下面将详细介绍欧式聚类的具体实现方式。

一、单链接聚类

单链接聚类又称为最小距离法，它的聚类方式是以最近邻原则来判断两个类的相似性。这种方法的优点在于它能很好的处理非凸型数据，但同时也容易受到异常值的影响。

二、完全链接聚类

完全链接聚类是一种以最远邻原则来判断两个类的相似性的方法。这种方法在处理具有非球形的类时很有效，但相对单链接聚类而言计算成本较大。

三、平均链接聚类

平均链接聚类是通过计算两个类中所有数据点之间的平均距离，来确定这两个类的距离。这种方法通常更加稳健，但对大规模数据的处理也较为困难。

四、Ward聚类

Ward聚类是一种以方差最小化原则来进行聚类的方法。它有助于更好地刻画类的形状和大小，但需注意的是当类的大小差别较大时，它可能偏向于较小的类别。

总结

欧式聚类是一种十分常见的聚类方法，既适用于小规模数据的处理，也能在一定程度上处理大规模数据，但它对于距离定义的敏感性使得其需要合适的距离度量和调参等技巧，才能取得良好的聚类结果。