🌟层次聚类算法总结🌟
2025-03-17 12:16:30
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导读 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...
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!🔍💡
数据科学 机器学习 聚类分析
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