导读 在数据分析的世界里，层次聚类是一种非常直观且强大的聚类方法。它就像一棵生长的大树🌳，通过逐步合并或分裂数据点来构建聚类层次结构。今...
在数据分析的世界里，层次聚类是一种非常直观且强大的聚类方法。它就像一棵生长的大树🌳，通过逐步合并或分裂数据点来构建聚类层次结构。今天，就让我们一起聊聊凝聚层次聚类（Agglomerative Hierarchical Clustering）的基本思想吧！
✨凝聚层次聚类的核心思想是“自底向上”：从每个数据点作为一个独立簇开始，然后逐步将距离最近的两个簇合并，直到满足停止条件为止。这种方法就像是把小树枝一点点绑成大树干的过程。
以下是其伪代码步骤👇：
1️⃣ 初始化：将每个样本视为一个单独的簇。
2️⃣ 计算距离矩阵：计算所有簇之间的距离。
3️⃣ 合并操作：找到距离最近的两个簇并合并它们。
4️⃣ 更新距离矩阵：重新计算新簇与其他簇的距离。
5️⃣ 重复步骤3和4，直至达到指定数量的簇或最小距离阈值。
💡通过这种方式，我们可以得到一个美丽的聚类树形图（Dendrogram），帮助我们更好地理解数据间的内在联系。这种技术尤其适用于探索性数据分析，为决策提供有力支持！🎉