在数据科学领域，层次聚类是一种强大的无监督学习方法，它通过创建树状结构（即 dendrogram）来展示数据点之间的关系。今天，让我们聚焦于其中一种主要形式——凝聚型层次聚类算法（Agglomerative Hierarchical Clustering）。🧐
假设我们有一组简单的二维数据点：A(1,1), B(1,2), C(2,1), D(4,4), E(5,3)。初始状态下，每个点都是一个独立的簇。随着算法迭代，最相似的两个簇会被合并，直到达到所需的簇数量为止。例如，在第一轮中，由于 A 和 B 距离最近，它们被合并为一个新簇。随后，C 与这个新簇结合，再接着是 D 和 E……整个过程就像拼图游戏一样有趣！🧩
通过这种方式，我们可以清晰地看到不同类别之间的亲疏远近，非常适合用于探索性数据分析或小规模样本的研究任务。💡
数据挖掘 机器学习 算法详解 🌱
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