🌟层次聚类算法总结🌟

在数据分析的世界里，层次聚类是一种强大的工具，它像一棵生长的大树，将数据点逐步聚合成群组。🌳✨它的核心在于通过计算不同数据点之间的距离，逐步合并或分裂簇群，最终形成一个树状结构——这就是著名的Dendrogram（树状图）。📊🔍

层次聚类主要分为两种方式：自下而上（Agglomerative）和自上而下（Divisive）。前者从每个数据点作为独立簇开始，逐渐合并；后者则相反，从整体数据作为一个簇出发，逐步划分。这两种方法各有千秋，但都依赖于选择合适的距离度量方式，比如欧氏距离、曼哈顿距离等。📐🧐

为了更好地理解层次聚类的过程，我们可以绘制流程图：从数据初始化，到距离矩阵构建，再到簇的合并/分裂，直至达到预设条件停止。💡⚙️这种直观的方式帮助我们快速掌握其运行逻辑，也为实际应用提供了清晰路径。🎯📈

无论是在市场细分还是图像分割中，层次聚类都能发挥重要作用。只要合理设置参数并解读树状图，就能挖掘出隐藏的数据模式！🔍💡

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