层次聚类

省流

层次聚类是一种无监督学习方法，主要用于将数据集按照相似性或差异性进行分组，形成树状的层次结构。

其主要用途和应用场景包括：

1. **市场分析**：根据消费者的购买行为、人口统计信息等数据，发现不同的消费者群体，从而制定更有针对性的营销策略。

2. **图像处理**：用于图像分割，将图像中的像素点聚类成不同的区域，实现图像的分割和处理。

3. **文本挖掘**：将文本文档聚类为主题相关的组，便于信息组织和检索。

4. **生物信息学**：对基因表达数据进行分类，以发现不同疾病或药物处理下的基因表达模式。

5. **社交网络分析**：用于社区检测、用户分类和推荐系统，以及事件检测和话题模型构建。

层次聚类的优点在于它不需要预先指定聚类数，能够发现任意形状的簇，并且能够提供不同层次的聚类结果。