机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)

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机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。

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1 层次聚类

层次聚类(hierarchical clustering)的核心原理是在不同距离层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。划分方式通常分为自底向上和自顶向下两种。

AGNES算法是一种采用自底向上聚合策略的层次聚类算法，其核心原理是先将数据集中每个样本看作一个初始聚类簇，然后在算法运行的每一步中找出距离最近的两个簇进行合并，该过程不断