探索层次聚类算法的强大之处

今天我将向大家介绍一种强大的算法模型——层次聚类。

简介

层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种常用的聚类分析方法，旨在将数据点划分为具有层次结构的群集。该算法通过基于相似性度量合并或拆分集群来创建集群的层次结构。层次聚类主要分为两种类型：凝聚的层次聚类和分裂的层次聚类。

常见面试问题

下面是一些层次聚类中常问的面试问题：

• 层次聚类有哪些不同类型？
• 层次聚类算法中有哪些链接方法？
• 层次聚类算法中的树状图是什么？
• 对于给定数据集的树状图，如何找到最合适的簇数？
• 层次聚类算法的优点和缺点是什么？

基础知识

凝聚的层次聚类

凝聚层次聚类是最常见的层次聚类类型，用于根据对象的相似性将对象分组到聚类中。它是一种自下而上的方法，每个观察都从自己的集群开始，然后成对的集群逐渐合并。

分裂的层次聚类

分裂的层次聚类是一种自上而下的聚类方法，将所有观察值分配给单个聚类，然后将该聚类划分为两个最不相似的聚类。最后，对每个聚类进行递归处理，直到每个观察都有一个聚类。

链接方法

在层次聚类中，有多种方法可以测量簇之间的距离以确定聚类规则，称为链接方法。常见的链接方法有完全链接、单链接、平均链接和质心链接。

树状图

树状图是一种图形化的表示方式，用于展示数据的层次聚类结果。它显示了观察值之间的相似度，并帮助选择最佳的聚类数量。

案例分享

我们以一个购物中心客户的数据集为例进行演示，通过层次聚类将客户划分为不同的群集。首先，我们通过树状图来选择最佳的聚类数量，然后使用凝聚的层次聚类算法对客户进行聚类，并进行可视化展示。

X = dataset.iloc[:, [3, 4]].values
dendrogrm = sch.dendrogram(sch.linkage(X, method = 'ward'))
plt.title('Dendrogram')
plt.xlabel('Customers')
plt.ylabel('Euclidean distance')
plt.show()

总结

层次聚类是一种强大的聚类分析方法，能够帮助我们理解数据的层次结构，并将数据点划分为具有层次关系的群集。虽然层次聚类具有清晰的可视化和不需要人工干预选择聚类数量等优点，但也存在适用范围有限和计算复杂度较高等缺点。

通过了解层次聚类算法及其应用，我们能够更好地应对相关的面试问题，并在实际数据分析中更好地利用该算法。