层次聚类与TSNE可视化分析在Python中的应用

层次聚类与TSNE可视化分析在Python中的应用

层次聚类（Hierarchical Clustering）和TSNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是常用的数据分析和可视化技术。层次聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本进行分层分组。TSNE是一种降维和可视化技术，用于将高维数据映射到二维或三维空间中，以便观察数据的结构和相似性。

在本文中，我们将使用Python来实现层次聚类，并通过TSNE对聚类结果进行可视化分析。我们将使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering进行层次聚类，以及Scikit-learn库中的TSNE进行数据降维和可视化。

首先，我们需要安装必要的库。确保已经安装了Scikit-learn和Matplotlib库。可以使用以下命令来安装它们：

pip install scikit-learn
pip install matplotlib

接下来，我们将加载数据集并进行必要的预处理。在这个例子中，假设我们有一个包含多个样本的数据集，每个样本由多个特征组成。我们将使用一个虚拟的数据集作为示例：

import numpy as np