girachical cluster mat methid

资 源 简 介

girachical cluster mat methid

详 情 说 明

层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种基于距离或相似度的无监督机器学习方法，用于将数据点逐步分组形成树状结构（树状图）。其核心思路是通过迭代合并或分裂数据簇，最终形成一个具有层次关系的聚类结果。

层次聚类通常有两种实现方式：自底向上（聚合式）和自顶向下（分裂式）。聚合式方法从单个数据点开始，逐步合并最近的簇，直至所有数据归为一类；而分裂式方法则相反，从完整数据集开始递归分裂。

关键步骤包括： 距离矩阵计算：根据欧氏距离、余弦相似度等度量数据点间的远近。 簇间距离策略：选择单链接（最小距离）、全链接（最大距离）或平均链接等规则确定簇的合并标准。 树状图生成：可视化聚类过程，通过“切割”树状图的不同高度获得指定数量的簇。

该方法适用于小规模数据集，且能直观展示数据层次关系，但计算复杂度较高（通常为O(n³)）。实际应用包括基因分析、文档分类或市场细分等场景。