# AGNES算法
`AGNES`算法是一种聚类算法，最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些距离准则被一步步地合并。两个簇间的相似度有多种不同的计算方法。聚类的合并过程反复进行直到所有的对象最终满足簇数目。所以理解`AGNES`算法前需要先理解一些距离准则。
# 距离准则
## 为什么需要距离
`AGNES`算法是一种自底向上聚合的层次聚类算法，它先会将数据集中的每个样本看作一个初始簇，然后在算法运行的每一步中找出距离最近的两个簇进行合并，直至达到预设的簇的数量。所以AGNES算法需要不断的计算簇之间的距离，这也符合聚类的核心思想（物以类聚，人以群分），因此怎样度量两个簇之间的距离成为了关键。
## 距离的计算
衡量两个簇之间的距离通常分为最小距离、最大距离和平均距离。在`AGNES`算法中可根据具体业务选择其中一种距离作为度量标准。
### 最小距离
最小距离描述的是两个簇之间距离最近的两个样本所对应的距离。例如下图中圆圈和菱形分别代表两个簇，两个簇之间离得最近的样本的**欧式距离**为`3.3`，则最小距离为`3.3`。
假设给定簇$$C_i$$与$$C_j$$，则最小距离为：$$d_{min}=min_{x\in i,z\in j}dist(x,z)$$
### 最大距离
最大距离描述的是两个簇之间距离最远的两个样本所对应的距离。例如下图中圆圈和菱形分别代表两个簇，两个簇之间离得最远的样本的**欧式距离**为`23.3`，则最大距离为`23.3`。
假设给定簇$$C_i$$与$$C_j$$，则最大距离为：$$d_{min}=max_{x\in i,z\in j}dist(x,z)$$
### 平均距离
平均距离描述的是两个簇之间样本的平均距离。例如下图中圆圈和菱形分别代表两个簇，计算两个簇之间的所有样本之间的欧式距离并求其平均值。
假设给定簇$$C_i$$与$$C_j$$，$$|C_i|,|C_j|$$分别表示簇 i 与簇 j 中样本的数量，则平均距离为：$$d_{min}=\frac{1}{|C_i||C_j|}\sum_{x\in i}\sum_{z\in j}dist(x, z)$$
# AGNES 算法流程
`AGNES`算法是一种自底向上聚合的层次聚类算法，它先会将数据集中的每个样本看作一个**初始簇**，然后在算法运行的每一步中找出距离最近的两个簇进行合并，直至达到预设的簇的数量。
举个例子，现在先要将西瓜数据聚成两类，数据如下表所示：
| 编号 | 体积 | 重量 |
| :-: | :-: | :-:|
| 1 | 1.2 | 2.3 |
| 2 | 3.6 | 7.1 |
| 3 | 1.1 | 2.2 |
| 4 | 3.5 | 6.9 |
| 5 | 1.5 | 2.5 |
一开始，每个样本都看成是一个簇(`1`号样本看成是`1`号簇，`2`号样本看成是`2`号簇，...，`5`号样本看成是`5`号簇)，假设簇的集合为`C=[[1], [2], [3], [4], [5]]` 。
假设使用簇间最小距离来度量两个簇之间的远近，从表中可以看出 `1`号簇与`3`号簇的簇间最小距离最小。因此需要将`1`号簇和`3`号簇合并，那么此时簇的集合`C=[[1, 3], [2], [4], [5]]`。
然后继续看这`4`个簇中哪两个簇之间的最小距离最小，我们发现 `2`号簇与`4`号簇的最小距离最小，因此我们要进行合并，合并之后`C=[[1, 3], [2, 4], [5]]`。
然后继续看这`3`个簇中哪两个簇之间的最小距离最小，我们发现 `5`号簇与`[1, 3]`簇的最小距离最小，因此我们要进行合并，合并之后`C=[[1, 3, 5], [2, 4]]`。
这个时候`C`中只有两个簇了，达到了我们的预期目标（想要聚成两类），所以算法停止。算法停止后会发现，我们已经将`5`个西瓜，聚成了两类，一类是小西瓜，另一类是大西瓜。
如果将整个聚类过程中的合并，与合并的次序可视化出来，就能看出为什么说`AGNES`是自底向上的层次聚类算法了。
所以`AGNES`伪代码如下：
```python
#假设数据集为D，想要聚成的簇的数量为k
def AGNES(D, k):
#C为聚类结果
C = []
#将每个样本看成一个簇
for d in D:
C.append(d)
#C中簇的数量
q=len(C)
while q > k:
寻找距离最小的两个簇a和b
将a和b合并，并修改C
q = len(C)
return C
```
