层次聚类是一种无监督学习算法，它通过递归地将数据点合并成越来越大的簇来对数据进行聚类。这种算法不需要预先指定簇的数量，它通过距离度量将相似的数据点合并在一起。

基本概念

  • 距离度量：层次聚类算法通常使用某种距离度量来衡量数据点之间的相似度，例如欧几里得距离或曼哈顿距离。
  • 链接准则：层次聚类算法通过不同的链接准则（如最短距离、最长距离或平均距离）来合并簇。

算法步骤

  1. 将每个数据点视为一个簇。
  2. 计算所有簇之间的距离。
  3. 选择距离最近的两个簇合并为一个簇。
  4. 重复步骤2和3，直到满足停止条件（如达到预设的簇数量或所有数据点都属于同一个簇）。

应用场景

  • 市场细分：用于分析顾客群体，将具有相似特征的顾客归为一类。
  • 图像分割：将图像分割成多个区域，每个区域具有相似的特征。
  • 生物信息学：用于基因表达数据分析，将具有相似表达模式的基因归为一类。

层次聚类示例

相关资源

如果您想了解更多关于层次聚类的信息，可以访问本站的 聚类算法教程。

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