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==簇异性 Cluster dissimilarity==

==簇异性 Cluster dissimilarity==

为了决定哪些簇应该被组合起来(用于聚合) ，或者哪些簇应该被分离(用于分裂) ，测量簇之间的'''<font color="#ff8000">相异度 dissimilarity</font>'''。在大多数层次聚类方法中，这是通过使用适当的[[度量 metric]](对两个簇之间的距离度量)和连接准则来实现的。连接标准决定了两个簇之间的距离函数。

为了决定哪些簇应该被组合起来（用于聚合），或者哪些簇应该被分离（用于分裂） ，测量簇之间的'''<font color="#ff8000">相异度 dissimilarity</font>'''。在大多数层次聚类方法中，这是通过使用适当的[[度量 metric]]（两个簇之间的距离度量）和连接准则来实现的。连接标准决定了两个簇之间的距离函数。

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* 簇内方差之和。

* 簇内方差之和。

* 被合并的簇的方差增量([[Ward标准]])<ref name="wards method">{{cite journal|doi=10.2307/2282967|last=Ward |first=Joe H. |title=Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function |journal=Journal of the American Statistical Association |volume=58 |issue=301 |year=1963 |pages=236–244}}</ref>.

* 被合并的簇的方差增量（[[Ward标准]]）<ref name="wards method">{{cite journal|doi=10.2307/2282967|last=Ward |first=Joe H. |title=Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function |journal=Journal of the American Statistical Association |volume=58 |issue=301 |year=1963 |pages=236–244}}</ref>.

* 候选簇从同一分布函数（V-连接 V-linkage）衍生的概率。

* 候选簇从同一分布函数（V-连接 V-linkage）衍生的概率。