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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：

#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

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