📚层次聚类算法及其实现：层级聚类最后产生的意义🌟
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2025-03-17 12:16:58
摘要 在数据科学领域，层次聚类是一种强大的无监督学习方法，它通过逐步合并或划分数据点来构建树状结构（即 dendrogram）。这种方法非常适合探...
在数据科学领域，层次聚类是一种强大的无监督学习方法，它通过逐步合并或划分数据点来构建树状结构（即 dendrogram）。这种方法非常适合探索性数据分析，帮助我们理解数据间的内在联系。✨
首先，层次聚类分为两种主要形式：凝聚型（Agglomerative） 和 分裂型（Divisive）。前者从每个数据点作为独立簇开始，逐步合并相似的簇；后者则相反，从一个包含所有数据点的大簇开始，逐层分裂。无论哪种方式，最终都会形成一个层次化的簇结构。🌲
实现层次聚类时，选择合适的距离度量和聚类停止条件至关重要。例如，欧氏距离常用于衡量点间差异，而切割 dendrogram 的位置决定了最终的簇数量。📊
最后，这种算法广泛应用于生物学、市场细分和社会网络分析等领域。通过清晰地展示数据之间的层级关系，层次聚类不仅提升了问题解决效率，还为决策提供了直观支持！🎯
数据科学 机器学习 聚类分析
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