🌟探索数据世界的奥秘：层次聚类算法🌟
互联科技科普
2025-03-17 12:17:24
导读 在数据科学的广阔天地中，层次聚类算法犹如一位智慧的老者，以其独特的魅力吸引着无数研究者的目光。它是一种基于分层思想的聚类方法，能够...
在数据科学的广阔天地中，层次聚类算法犹如一位智慧的老者，以其独特的魅力吸引着无数研究者的目光。它是一种基于分层思想的聚类方法，能够将数据逐步聚合或分解，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类型：凝聚型和分裂型。前者从每个样本单独作为一个簇开始，逐渐合并相似的簇；后者则相反，先将所有样本视为一个整体，再逐步拆分。这两种方式各有千秋，适用于不同的场景需求。🧐
值得一提的是，层次聚类不需要预先设定簇的数量，这使得它在面对未知分布的数据时更加灵活。然而，它的计算复杂度较高，在大规模数据集上的应用可能会受到限制。尽管如此，它依然是数据分析领域的明星算法之一，尤其在生物信息学、市场细分等领域大放异彩。💼
因此，无论你是初学者还是资深专家，了解层次聚类算法都是一次不可错过的旅程！🚀
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