階層式分群法中最常見的群間的距離演算法有哪些

在階層式分群法中，最常見的群間的距離演算法包括以下幾種：

1. 歐氏距離算法：使用歐氏距離公式來計算群間的距離。這是一種常用的群間距離演算法，常被用於社交網絡分析、社交圖譜分析等領域。
2. 曼哈頓距離算法：曼哈頓距離算法是另一種常用的群間距離演算法，它計算的是群間點在直方圖上的橫軸和縱軸上的距離。這種方法適用於直方圖的群間距離計算。
3. 介質一致性距離算法：介質一致性距離算法是一種使用媒體一致性信息來計算群間距離的方法。它根據群間點在媒體上的分布情況來計算距離，可以有效地區分相似度低的群組。
4. 拉普拉斯距離算法：拉普拉斯距離算法使用群組內點的相似度來計算群間距離。它是一種可以有效地區分相似度低的群組的距離演算法。

這些距離演算法各有其特點和適用領域，在階層式分群法中，根據不同的需求和情況，可以選擇適合的距離演算法來進行分群操作。