3-2 Hierarchical Clustering (?�撅文���?蝢斗?)

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階層式分群法（hierarchical clustering）透過一種階層架構的方式，將資料層層反覆地進行分裂或聚合，以產生最後的樹狀結構，常見的方式有兩種：

• 如果採用聚合的方式，階層式分群法可由樹狀結構的底部開始，將資料或群聚逐次合併
• 如果採用分裂的方式，則由樹狀結構的頂端開始，將群聚逐次分裂。

本節將針對聚合式（由下而上）階層分群法來進行說明。

聚合式階層分群法（agglomerative hierarchical clustering）由樹狀結構的底部開始層層聚合。一開始我們將每一筆資料視為一個群聚（cluster），假設我們現在擁有n筆資料，則將這n筆資料視為n個群聚，亦即每個群聚包含一筆資料：

1. 將每筆資料視為一個群聚 C_i, i=1 1 to n.
2. 找出所有群聚間，距離最接近的兩個群聚 C_i、C_j
3. 合併 C_i、 C_j 成為一個新的群聚
4. 假如目前的群聚數目多於我們預期的群聚數目，則反覆重複步驟二至四，直到群聚數目已將降到我們所要求的數目。

下列範例展示聚合式階層分群法所產生的樹狀圖（dendrogram）。

Example 1: hierClusteringPlot01.m

data=rand(2, 50); % 50 data instances of dim 2 distMat=distPairwise(data); % Distance matrix of 50 by 50 hcOutput=hierClustering(distMat); hierClusteringPlot(hcOutput); % Plot the dendrogram

在步驟二中，何謂「距離最接近的兩個群聚 C_i、C_j」呢？事實上在定義兩個群聚之間的距離，有各種不同的方式，每一種方式所得到的結果都不太相同。這些常用的群聚距離的定義可以說明如下。

• 單一連結聚合演算法（single-linkage agglomerative algorithm）：群聚與群聚間的距離可以定義為不同群聚中最接近兩點間的距離： $$d(C_i, C_j)=\min_{\mathbf{a}\in C_i, \mathbf{b}\in C_j} d(\mathbf{a}, \mathbf{b})$$
• 完整連結聚合演算法（complete-linkage agglomerative algorithm）：群聚間的距離定義為不同群聚中最遠兩點間的距離： $$d(C_i, C_j)=\max_{\mathbf{a}\in C_i, \mathbf{b}\in C_j} d(\mathbf{a}, \mathbf{b})$$
• 平均連結聚合演算法（average-linkage agglomerative algorithm）：群聚間的距離則定義為不同群聚間各點與各點間距離總和的平均（其中， 表示 的資料個數。）： $$d(C_i, C_j)=\sum_{\mathbf{a}\in C_i, \mathbf{b}\in C_j} \frac{d(\mathbf{a}, \mathbf{b})}{|C_i||C_j|},$$ where $|C_i|$ and $|C_j|$ are the sizes for $C_i$ and $C_j$, respectively.
• 沃德法（Ward's method）：群聚間的距離定義為在將兩群合併後，各點到合併後的群中心的距離平方和（其中，m 表示 C_i∪C_j 的平均值） $$d(C_i, C_j)=\sum_{\mathbf{a}\in C_i \cup C_j} \|\mathbf{a}-\mathbf{\mu}\|,$$ where $\mathbf{\mu}$ is the mean vector of $C_i \cup C_j$.

我們可以使用不同的群聚距離來產生階層式群聚樹，所得到的結果如下：

Example 2: hierClusteringPlot02.m

data=rand(2, 50); % 50 data instances of dim 2 distMat=distPairwise(data); % Distance matrix of 50 by 50 method='single'; hcOutput=hierClustering(distMat, method); subplot(1,2,1); hierClusteringPlot(hcOutput); title(['method=', method]); method='complete'; hcOutput=hierClustering(distMat, method); subplot(1,2,2); hierClusteringPlot(hcOutput); title(['method=', method]);

由上述群聚樹，我們可以發覺下列特性：

• single linkage 會在群聚的過程中產生「大者恆大」的效果。
• 而 complete linkage 和 average linkage 比較容易產生「齊頭並進」的效果。

若要觀看在群聚過程中的動態展示，請見下一個範例（此範例以 single linkage 為群聚距離）：

Example 3: hierClusteringAnim01.m

data=dcData(6); data=data.input; dataNum=size(data,2); distMat=distPairwise(data, data); distMat(1:dataNum+1:dataNum^2)=inf; % Diagonal elements should always be inf. method='single'; % 'single' or 'complete' level=hierClustering(distMat, method); hierClusteringAnim(data, distMat, level);

事實上我們可以證明，如果資料集是二維平面上的點所成的集合，而且我們採用 single linkage，則所得到的連結圖即是這些點的 minimum spanning tree。

整體來說，階層式分群法的優點如下：

• 概念簡單，可用樹狀結構來表現整個計算過程。
• 只需要資料點兩兩之間的距離，就可以建構分群結果，而不需要資料點的實際座標。（因此每一個資料點可以示一個物件，而不必是空間中的一點。）

但是階層式分群法也有缺點，它通常只適用於少量資料，很難處理大量資料。

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Data Clustering and Pattern Recognition (資料分群與樣式辨認)