导读 在数据科学的广阔领域中,层次聚类是一种强大的工具,可以帮助我们理解复杂的数据结构。🌟 具体来说,层次聚类通过创建一个树状图(也称为
在数据科学的广阔领域中,层次聚类是一种强大的工具,可以帮助我们理解复杂的数据结构。🌟 具体来说,层次聚类通过创建一个树状图(也称为Dendrogram)来展示不同数据点之间的关系,这使得我们能够以更直观的方式分析数据。🌲
层次聚类主要分为两种类型:凝聚型(Agglomerative)和分裂型(Divisive)。前者从每个数据点作为一个单独的簇开始,逐渐合并最相似的簇;而后者则相反,它从所有数据点在一个簇开始,逐步拆分。🎈
基本步骤如下:
1. 初始化:将每个数据点视为一个独立的簇。
2. 计算距离:计算每对簇之间的距离或相似度。
3. 合并/拆分:基于某种规则(如最短距离法、最长距离法等),选择最相似的簇进行合并(对于凝聚型)或拆分(对于分裂型)。
4. 重复上述步骤直到满足停止条件(如达到预设的簇数)。
5. 构建树状图:根据每次合并/拆分的操作构建树状图,从而可视化不同数据点之间的关系。
通过遵循这些步骤,我们可以有效地应用层次聚类来探索数据中的潜在模式,进而为决策提供支持。💡
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