如何直接得到成对距离的凝聚形式？

凝聚形式是一种聚类算法，用于将数据集中的样本逐步合并为越来越大的聚类。成对距离是指两个样本之间的距离。

要直接得到成对距离的凝聚形式，可以按照以下步骤进行：

1. 数据预处理：首先，对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征缩放等。这可以提高聚类的准确性和效率。
2. 计算距离矩阵：根据选择的距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等），计算每对样本之间的距离，并构建距离矩阵。距离矩阵是一个对称矩阵，其中每个元素表示两个样本之间的距离。
3. 初始化聚类：将每个样本初始化为一个单独的聚类。
4. 合并最近的样本：从距离矩阵中找到最小距离的两个样本，并将它们合并为一个新的聚类。更新距离矩阵，以反映新聚类与其他聚类之间的距离。
5. 重复步骤4：重复执行步骤4，直到所有样本都被合并为一个大的聚类，或者达到预设的聚类数量。
6. 得到聚类结果：根据合并的顺序，可以得到一个聚类层次结构。可以通过设定阈值或使用其他方法来确定最终的聚类数量。

腾讯云提供了一系列与聚类相关的产品和服务，例如：

• 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和工具，可用于聚类分析和数据挖掘。
• 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dla）：提供了数据处理和分析的解决方案，包括聚类分析和可视化工具。
• 腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）：提供了强大的大数据处理和分析能力，可用于处理大规模数据集的聚类任务。

请注意，以上仅为示例，您可以根据具体需求选择适合的产品和服务。