在k-means和等级分类之间有什么区别?
基层分类和等级分类是用于分类分析的两种流行的方法,即基于数据点的相似性将数据集分成组.虽然两种方法都旨在实现相似的结果,但它们之间存在一些关键差异: -**算法**:基层分类使用一个代算法,通过最小化点和集群中心之间的平方距离来分配每个数据点到一个集群.该算法然后重新计算每个集群的中心,并重复过程,直到集群不再发生变化.另一方面,等级分类使用以树为基础的方法,在这个方法中,集群是由通过在特定的数据点之间融合 (聚合) 或分裂 (分类) 的小组组成的结果,而在特定的层次上产生差异.******:基层分类使用一个代算法,它根据数量和集群之间的平方距进行归结.在基层分类和等级分类的分析中,您需要选择一个更高效的方法来确定集群的数量.而不是通过分类,您需要根据数量和等级分类的方法来确定集群的数量.基层分类是基于基层分类的方法,而不是基于特定的层次结构.基层分类的方法需要根据数和等级分类的方法来确定集群的数量,而不是基于特定的层次结构.基层分类分类是基于基层分类的方法,而不是基于基层分类的方法.基层分类分类的方法是基于基层分类的方法,而不是基层分类的方法.基层分类的方法是基于基层分类的方法,而基于基层分类的结构.