聚类算法之层次聚类 🌱📊

在大数据时代，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一个重要的课题。其中，层次聚类作为一种有效的聚类方法，在数据分析和机器学习领域占据了一席之地。🌱📊

层次聚类主要分为两种类型：凝聚（自底向上）和分裂（自顶向下）。这两种方法各有千秋，适用于不同的场景。例如，当我们对数据集中的对象数量没有明确的概念时，凝聚层次聚类可能是一个更好的选择。相反，如果我们的目标是将数据分成预定义数量的簇，那么分裂层次聚类可能更适合。🌲🔎

通过层次聚类，我们可以构建一个树形结构，称为树状图或Dendrogram。这种结构不仅帮助我们理解不同数据点之间的关系，还提供了灵活的选择簇数的方式。我们可以根据实际需求，在树状图的不同高度切割，从而获得所需的聚类结果。🌳✨

总之，层次聚类是一种强大的工具，可以帮助我们在复杂的数据集中发现隐藏的模式和结构。无论是在生物学、市场营销还是社交媒体分析中，它都能发挥重要作用。🌍🔬

层次聚类 数据分析 机器学习

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