在分层聚类中,集群可以重叠。
分层聚类是一种无监督学习的方法,用于将数据集划分为不同的群集或类别。它基于数据点之间的相似性度量,通过逐步合并或分割群集来构建聚类层次结构。
在分层聚类中,集群可以重叠,这意味着一个数据点可以同时属于多个不同的集群。这种重叠可以发生在两个或多个集群之间存在相似性较高的数据点时。重叠的集群可以提供更多的灵活性,使得数据点可以被分配到多个集群中,以更好地反映数据的复杂性和多样性。
重叠集群的应用场景包括社交网络分析、生物信息学、图像分割等领域。例如,在社交网络分析中,一个用户可以同时属于多个兴趣群体或社区,而不仅仅局限于一个特定的群体。
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