🌟层次聚类算法实例分析🌟

在数据分析的世界里，层次聚类是一种优雅且直观的聚类方法。它通过逐步合并或分裂簇来构建树状结构（Dendrogram），帮助我们更好地理解数据间的相似性。🤔

例如，假设我们有五个城市：北京、上海、广州、成都和哈尔滨。通过计算它们之间的地理距离，我们可以用层次聚类算法对这些城市进行分组。初始时，每个城市是一个独立的簇。随着算法运行，距离最近的城市逐渐被合并成更大的簇，最终形成一个完整的树形图。🌲

这种方法的优点在于无需预先设定簇的数量，而是通过观察树状图来决定最佳分组。此外，层次聚类适用于小规模数据集，能够提供清晰的可视化效果，便于解释结果。🔍

尽管如此，该算法也存在计算复杂度较高的问题，尤其当数据量庞大时。因此，在实际应用中需权衡效率与精度。不过，对于初学者而言，这无疑是一个极佳的学习案例！🎓

数据分析 机器学习 聚类算法 示例解读