【機器學習】層次聚類

層次聚類 層次聚類通過對數據集在不同層次進行劃分，從而形成樹形的聚類結構。數據集的劃分可採用「自底向上」的聚合（agglomerative）策略，也可採用「自頂向下」的分拆（divisive）策略。「自底而上」的算法開始時把每一個原始數據看作一個單一的聚類簇，然後不斷聚合小的聚類簇成爲大的聚類。「自頂向下」的算法開始把所有數據看作一個聚類，通過不斷分割大的聚類直到每一個單一的數據都被劃分。 根據聚

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