层次聚类是一种无监督的机器学习算法，它通过合并或分裂数据点来创建层次结构，从而发现数据中的模式或结构。以下是一个关于层次聚类的简要教程。

基本概念

  • 数据点：层次聚类中的基本元素。
  • 距离：衡量数据点之间相似性的度量。
  • 合并或分裂：层次聚类的核心操作，用于构建层次结构。

层次聚类的步骤

  1. 选择距离度量：例如欧几里得距离、曼哈顿距离等。
  2. 计算距离矩阵：计算数据集中所有数据点之间的距离。
  3. 构建层次树：根据距离矩阵，合并距离最近的数据点，逐步构建层次树。
  4. 剪枝：根据需要，从层次树中剪枝，得到最终的聚类结果。

代码示例

from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
data = [[1, 2], [2, 3], [3, 5], [5, 4], [4, 6]]

# 创建层次树
Z = linkage(data, 'ward')

# 绘制层次树
dendrogram(Z)
plt.show()

相关资源

更多关于层次聚类的信息和教程，可以访问层次聚类教程。

图片示例

层次聚类算法的层次树结构：

层次聚类树结构