Cluster analysis 谱聚类与层次聚类

有人能解释一下，使用层次聚类比光谱聚类有什么优势吗？我知道它们是如何工作的，但我想知道在什么情况下使用层次聚类比光谱聚类更好。

层次聚类通常更快，并生成一个很好的树状图进行研究

如果你有一个好的聚类，树状图是非常有用的

此外，层次聚类非常灵活。您可以使用不同的距离函数和不同的链接策略

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谱聚类有一个有趣的理论；但要真正工作良好，您的数据必须已经由分离良好的“连接的EDD组件”组成。当您有非常嘈杂的数据时，祝您好运。

分层聚类：

• 它适用于分类数据
• 继续连接相似的点，直到最终得到一个包含所有数据点的集群
• 根据组合所有数据后得到的分组，它被称为树状图
• 根据需要的簇数，可以在一个级别上剪切树状图

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光谱聚类：

• 它适用于形状复杂的聚类数据，因为K-均值和基于密度的聚类在这些情况下失败
• 将数据点视为图形的顶点，连接足够近的顶点。因此，还可以选择ε值。所有比ε更接近的顶点都是连接的
• 与层次聚类不同，您不会得到完全连通的单个图（除非您采用高ε值并且没有非连通组件）。取而代之的是多个连接的组件，每个组件代表一个集群