层次聚类是一种无监督的机器学习算法，它通过将相似的数据点聚合在一起形成簇，从而将数据分组。这种聚类方法在数据分析和机器学习领域有着广泛的应用。
基本概念
- 相似性度量：层次聚类首先需要确定数据点之间的相似性度量，常用的有欧氏距离、曼哈顿距离等。
- 聚类层次：层次聚类将数据点按照相似性进行聚合，形成不同的层次，最终形成一棵树，称为聚类树或层次树。
算法步骤
- 初始化：将每个数据点视为一个簇。
- 合并：计算所有簇之间的相似性，选择相似性最高的两个簇进行合并，形成一个新的簇。
- 重复：重复步骤2，直到所有数据点合并为一个簇。
应用场景
- 市场细分：通过层次聚类分析消费者行为，将消费者划分为不同的市场细分。
- 图像分割：将图像中的像素点按照相似性进行聚类，实现图像分割。
- 生物信息学：通过层次聚类分析基因表达数据，发现基因之间的相关性。
相关资源
更多关于层次聚类的信息，您可以访问本站的层次聚类教程页面。
层次聚类示例