🌟层次聚类算法原理🌲

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。它像一棵生长的大树一样，逐步将数据点合并或拆分，形成一个层次化的结构。🌳✨

层次聚类主要分为两种方式：自下而上（Agglomerative） 和 自上而下（Divisive）。前者从每个数据点作为一个独立簇开始，逐步合并距离最近的簇；后者则从所有数据点视为一个整体簇出发，逐步分裂成更小的簇。这两种方式都能构建出一棵“聚类树”（Dendrogram），帮助我们直观地理解数据之间的关系。🌲/Branching out from the smallest units to larger groups or vice versa, it’s like watching a family tree unfold!

这种方法的优点在于无需预先设定簇的数量，但计算复杂度较高。不过，当面对中等规模的数据集时，它的表现尤为出色！💡✨

无论你是想探索社交网络中的群体动态，还是分析基因表达模式，层次聚类都能为你提供深刻的见解。🌍🔬

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