两阶聚类法原理

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二阶聚类，或TwoStep聚类，也常被称为两步聚类，顾名思义就是整个聚类过程分为前后两个大的板块来完成。

第一步对所有记录进行距离考察，构建CF分类特征树，同一个树节点内的记录相似度高，相似度差的记录则会生成新的节点。第二步，在分类树的基础上，使用凝聚法对节点进行分类，每一个聚类结果使用BIC或者AIC进行判断，得出最终的聚类结果。

同其他统计方法一样，二阶聚类也有严苛的适用条件，它要求模型中的变量独立，类别变量是多项式分布，连续变量须是正态分布。

6小时前

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