—聚类分析层次聚类课件目录contents• 层次聚类简介• 层次聚类的基本方法• 层次聚类的算法实现• 层次聚类的优缺点分析• 层次聚类的应用案例• 总结与展望01层次聚类简介03层次聚类可以生成一个聚类树，用于表示数据点之间的层次关系。01层次聚类是一种聚类方法，它将数据集划分为若干个层次，每个层次都由若干个子集构成。02层次聚类通过不断地将最近的数据点合并成新的子集，直到满足终止条件为止。层次聚类的定义层次聚类使用距离度量来衡量数据点之间的相似性。常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。距离度量在层次聚类中，数据点根据距离度量进行合并，形成新的子集。合并准则决定了如何选择要合并的数据点。合并准则层次聚类在满足终止条件时停止合并数据点。常见的终止条件包括达到预设的聚类数、数据点之间的距离小于某个阈值等。终止条件层次聚类的基本思想层次聚类常用于基因表达谱分析、蛋白质相互作用网络构建等方面。生物信息学通过层次聚类对市场进行细分，将消费者划分为不同的群体，以便更好地了解客户需求和制定营销策略。市场细分在图像处理中，层次聚类可用于将图像分割成不同的区域或对象。图像分割通过层次聚类分析社交网络中的用户关系，发现社区结构或影响力群体。社交网络分析层次聚类的应用场景02层次聚类的基本方法凝聚的层次聚类是一种自底向上的方法，首先将每个数据点视为一个独立的簇，然后通过迭代过程将最近的簇合并，直到满足终止条件。合并过程中，需要计算簇之间的距离或相似度，常用的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离等。合并后的簇可以形成一个树状结构，称为聚类谱系图，通过剪枝或截断可以得到不同层次的聚类结果。凝聚的层次聚类分裂的层次聚类分裂的层次聚类是一种自顶向下的方法，首先将所有数据点视为一个簇，然后通过迭代过程将簇分裂成更小的簇，直到满足终止条件。分裂过程中，需要计算簇内所有点与其他点之间的距离或相似度，并根据这些信息将簇分裂成更小的簇。分裂后的簇同样可以形成一个树状结构，通过剪枝或截断可以得到不同层次的聚类结果。 层次聚类的其他方法其他一些改进的层次聚类方法包括基于密度的层次聚类、基于网格的层次聚类等。基于密度的层次聚类方法能够识别出形状各异的簇，而基于网格的方法则通过将数据空间划分为网格单元来提高计算效率。还有一些方法结合了凝聚和分裂的思路，例如变焦聚类和基于密度的分裂聚类等。03层次聚类的算法实现迭代过程根据距离...
