📚层次聚类介绍 🌲

在数据分析的世界里，层次聚类是一种强大且直观的聚类方法。它像一棵树一样生长，从单个数据点开始，逐步合并或分裂，直到形成最终的分组。这种方法分为聚合聚类（Agglomerative Clustering）和分解聚类（Divisive Clustering）两种方式。前者从每个数据点单独作为一类开始，逐层合并；后者则相反，从整体作为一个类别开始，逐层拆分。

层次聚类的优势在于它不需要预先设定聚类的数量，而是通过可视化工具——Dendrogram（树状图）展示数据之间的关系。这使得我们能更灵活地决定最终的分组数量。然而，它的计算复杂度较高，尤其在处理大规模数据集时，可能需要更多的时间和资源。

🤔 举个例子：假如你有一堆不同形状的树叶，想把它们分类，层次聚类就像用放大镜仔细观察每片叶子的独特之处，然后慢慢将相似的归为一类。这种过程虽然耗时，但结果往往非常准确！

无论是在生物学、市场分析还是图像处理中，层次聚类都能发挥重要作用。💡

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