🌟层次聚类🌲

在数据分析的世界里，层次聚类是一种强大且直观的无监督学习方法。它通过构建树状结构（即 dendrogram）来展示数据点之间的关系，就像一棵生长的大树，每个分支代表一个簇。这种方法分为两种：自上而下（分裂法）和自下而上（聚合法）。分裂法从所有数据点开始，逐步拆分；而聚合法则从每个点单独作为一簇开始，逐步合并相似的簇。

层次聚类的优势在于无需预先设定簇的数量，能够提供更丰富的层次信息。例如，在生物分类中，它可以将不同物种按照基因特征进行分类，形成清晰的进化树。不过，它的计算复杂度较高，尤其当数据量较大时，可能需要较长的处理时间。

因此，选择合适的算法参数至关重要，比如距离度量方式（欧氏距离、曼哈顿距离等）以及聚类停止条件。通过精心调整，层次聚类可以帮助我们发现隐藏的数据模式，为决策提供有力支持！🎯✨