我一直在寻找如何有效地实现用于描述层次聚类的树状图。当前，我使用正则表达式进行解析并将其显示为树状结构，如下所示。
[[2,1],[3]]
这意味着有三个文档，级别1包含两个群集，一个群集包含文档2和1，另一个群集仅包含文档3。
当我们在特定级别切割树状图后得到簇。剪切所示的正则表达式很困难，而且并不总是能给出适当的簇。
我们应该使用哪种数据结构和表示形式，以便从树状图获取聚类相对容易。
最佳答案
您可能要使用SLINK算法使用的指针表示。
这很简单：对父对象的引用，以及它们连接簇的距离。
在这里
2 parent 1 height 1
1 parent 3 height 2
3 parent nil height inf
要提取群集，只需删除连接高度过高的所有边。
关于machine-learning - 树状图要使用什么数据结构？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/22188989/