导读 层次聚类是一种广泛应用于数据分析和机器学习中的技术，它通过计算不同数据点之间的相似度来构建一个树状结构，从而帮助我们更好地理解数据
层次聚类是一种广泛应用于数据分析和机器学习中的技术，它通过计算不同数据点之间的相似度来构建一个树状结构，从而帮助我们更好地理解数据集的内在结构。这种方法尤其适用于那些数据点间关系复杂且难以直接分类的情况。
在进行层次聚类分析时，有几个关键的原则需要遵循：
1️⃣ 选择合适的距离度量方法：不同的距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等）会对最终聚类结果产生影响。因此，在开始分析前，应仔细考虑哪种方法最适合你的数据集。
2️⃣ 确定正确的聚类策略：层次聚类有两种主要类型——凝聚型（自底向上）和分裂型（自顶向下）。根据研究目的和数据特性选择适合的策略至关重要。
3️⃣ 考虑可视化工具的应用：将层次聚类结果以树状图形式展示，不仅有助于直观理解数据分层情况，还可以辅助判断最佳聚类数量。
遵循上述原则，可以更有效地利用层次聚类技术揭示数据背后隐藏的信息和模式。