层次聚类实现教程

层次聚类是一种无监督学习算法，它通过将相似的数据点聚合在一起形成簇，从而将数据划分为多个层次。以下是一篇关于层次聚类实现的教程。

1. 引言

层次聚类是一种将数据点划分成簇的算法，它通过合并或分裂数据点来构建一棵树，称为聚类树或层次树。层次聚类可以分为两类：自底向上的凝聚聚类和自顶向下的分裂聚类。

2. 准备工作

在开始实现层次聚类之前，你需要以下准备工作：

数据集：选择一个合适的数据集，例如鸢尾花数据集。
算法：选择一个层次聚类算法，如单链接、完全链接、平均链接等。
距离度量：选择一个距离度量方法，如欧几里得距离、曼哈顿距离等。

3. 实现步骤

以下是一个简单的层次聚类实现步骤：

初始化：将每个数据点视为一个簇。
计算距离：计算每个簇之间的距离。
选择最近簇：选择距离最近的两个簇进行合并。
更新距离：更新合并后的簇与其他簇的距离。
重复步骤2-4，直到满足停止条件。

4. 示例代码

以下是一个使用Python实现层次聚类的示例代码：

# 示例代码
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram

# 创建数据集
data = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [5, 6]])

# 计算距离
linked = linkage(data, method='ward')

# 绘制聚类树
dendrogram(linked)

5. 扩展阅读

想要了解更多关于层次聚类和Python实现的信息，可以阅读以下链接：

6. 图片展示