层次聚类是一种无监督学习算法，它通过合并或分裂数据点来构建一棵树，以揭示数据中的层次结构。在本教程中，我们将学习如何使用 Python 进行层次聚类。
基本概念
在开始之前，让我们先了解一些基本概念：
- 数据点：层次聚类中的基本元素。
- 层次树：一种树形结构，用于表示数据点之间的关系。
- 合并：将两个或多个数据点合并成一个数据点。
- 分裂：将一个数据点分裂成两个或多个数据点。
使用 Python 进行层次聚类
要使用 Python 进行层次聚类，我们可以使用 scipy 库中的 linkage 和 dendrogram 函数。
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例数据
data = np.array([[1, 2], [2, 2], [2, 3], [8, 8], [8, 9], [8, 10]])
# 创建层次树
linked = linkage(data, method='ward')
# 绘制层次树
dendrogram(linked)
plt.show()
在上面的代码中，我们首先创建了一些示例数据，然后使用 linkage 函数创建了一个层次树。最后，我们使用 dendrogram 函数绘制了层次树。
拓展阅读
如果你对层次聚类感兴趣，可以阅读以下教程：
希望这个教程能帮助你更好地理解层次聚类！🎉