hierarchical聚类算法原理与代码实例

hierarchical聚类算法原理与代码实例

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

聚类是一种无监督学习技术，其目的是将数据集中的对象根据其相似性进行分组。聚类算法在许多领域都有广泛的应用，如图像处理、数据挖掘、生物信息学等。hierarchical聚类算法（层次聚类）是聚类算法中的一种，它通过不断地合并或分裂数据点来形成一系列的层次结构，最终形成不同的聚类。

1.2 研究现状

层次聚类算法自20世纪60年代以来就得到了广泛的研究。目前，已有多种层次聚类算法，如单链接聚类、双链接聚类、平均链接聚类等。这些算法在聚类效果和应用场景上各有优劣，因此在实际应用中需要根据具体问题选择合适的算法。

1.3 研究意义

层次聚类算法作为一种经典的聚类算法，在数据挖掘和分析领域具有重要的作用。它能够提供关于数据集内部结构的信息，帮助研究人员发现数据中的潜在规律和模式。此外，层次聚类算法在可视化方面具有优势，可以直观地展示数据集的层次结构。

1.4 本文结构

本文将首先介绍层次聚类算法的核心概念和联系，然后详细阐述层次聚类算法的原理和具体操作步骤，接着给出一个代码实例，最后探讨层次聚类算法的实际应用场景和未来发展趋势。

2. 核心概念与联系

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