机器算法验证 - “病房”聚类（在 R 的 hclust 函数中）如何工作？ - 吾爱随笔录

机器算法验证 r 聚类病房

2022-04-09 20:49:43

一个简单的例子：

plot(hclust(dist(c(1:3)),method = "ward"))

我想知道哪些计算（在 R 中）可以将 3 与 {1,2} 的距离重现为 1.67

在此处输入图像描述

谢谢。

2个回答

两个集群之间的距离是使用 Lance-Williams 更新公式计算的，请参阅 Wikipedia entry。它认为：

2 / 3 * abs (2 - 3) + 2 / 3 * abs (1 - 3) - 1 / 3 * 1 = 1.666667

$2/3*\text{abs}(2-3)+2/3*\text{abs}(1-3)-1/3*1 = 1.666667$

实际上（用文字来说）是从极值到总体平均值的绝对距离，加上从两个中等值的平均值到总体平均值的绝对距离的两倍，减去从其中一个值的绝对距离的三分之一中值到两个中值的平均值，减去从另一个中值到两个中值的平均值的绝对距离的三分之一。

试试这个

plot(hclust(dist(c(0,18,126)),method = "ward"))

和从 126 到 48 的绝对距离，加上从 9 到 48 的绝对距离的两倍，减去从 18 到 9 的绝对距离的三分之一，减去从 0 到 9 的绝对距离的三分之一，得到。 $78 + 2\times 39 - 9/3 -9/3 =150$

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