🌟层次聚类算法:原理+Python实现🌲
在数据分析领域,层次聚类是一种强大的无监督学习方法,能够帮助我们探索数据中的隐藏结构。它通过逐步合并或分裂簇来构建树状图(Dendrogram),从而直观地展示数据间的相似性关系。
核心原理分为两种方式:自下而上聚合(Agglomerative)和自上而下分裂(Divisive)。前者从每个样本作为独立簇开始,逐步合并最相似的两个簇;后者则相反,从一个包含所有样本的大簇开始,递归地划分成更小的子簇。无论是哪种方式,最终都会形成一个树形结构,便于观察不同层次的聚类效果。
想要动手试试?Python提供了丰富的库支持,如`scipy.cluster.hierarchy`即可快速实现!只需几行代码,你就能绘制出漂亮的Dendrogram,直观了解数据分布。例如:
```python
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt
假设已有数据矩阵 X
Z = linkage(X, 'ward') ward 方法用于减少方差
dendrogram(Z)
plt.title("层次聚类结果")
plt.show()
```
快拿起你的笔记本电脑,一起用代码解锁数据的奥秘吧!💻✨
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