分层群集是建立群集分层分析的一种方法,在数据分析中被广泛用于基于其特征的类似对象的分组,这一技术对于理解数据结构,识别自然群集很有用.

等级组合的基本概念

分级集群背后的主要思想是创建树状结构,称为dendrogram。这个dendrogram说明了数据点如何在类似性的不同级别进行分组。这一过程可以是群集的,从单个数据点开始,将它们合并,或者分裂,从一个集群中的所有数据点开始,然后将它们分割。

等级组合的步骤

所涉及的典型步骤是:

  • 使用所选的度量计算数据点之间的距离,如欧几里得距离.
  • 根据链接标准合并两个最接近的点或组。
  • 更新距离矩阵以反映新的集群。
  • 重复合并过程,直到所有数据点被分组成一个单一的集群或满足一个停止标准.

实际执行实例

使用 Python 的 SciPy 库,可以高效地实施层次集群。以下示例可以显示如何在数据集上进行群集:

代码片段:]

QQpython 从 scipy.croup.hirrarchy 导入链接, dedrogram 导入 matplotlib.pyplot 以 plt # 样本数据数据= np.arry ([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [8, 8], [9, 10]])# 执行等级集群链接=链接(数据,方法='single') # Plot dedrogram dedrogram (链接) plt.show () #

分级分组的应用

分层集成被用于生物学等各个领域,用于基因表达分析,客户分化营销,以及对象识别图像分析. 其多层次数据结构的显示能力使其成为多功能工具.