1樓：拓端資料科技
瀉藥，分層聚類是一種可供選擇的方法，它可以自下而上地構建層次結構，並且不需要我們事先指定聚類的數量。
什麼是分層聚類？
分層聚類是一種可供選擇的方法，它可以自下而上地構建層次結構，並且不需要我們事先指定聚類的數量。
該演算法的工作原理如下：
將每個資料點放入其自己的群集中。
確定最近的兩個群集並將它們組合成乙個群集。
重複上述步驟，直到所有資料點位於乙個群集中。
一旦完成，它通常由樹狀結構表示。
讓我們看看分層聚類演算法可以做得多好。我們可以使用hclust這個。hclust要求我們以距離矩陣的形式提供資料。我們可以通過使用dist。預設情況下，使用完整的鏈結方法。
這會生成以下樹形圖：
從圖中我們可以看出，群集總數的最佳選擇是3或4：
要做到這一點，我們可以使用所需數量的群集來切斷樹cutree。
現在，讓我們將它與原始物種進行比較。
它看起來像演算法成功地將物種setosa的所有花分為簇1，並將virginica分為簇2 。
讓我們看看我們是否可以通過使用不同的連線方法更好。這一次，我們將使用平均連線方法：
這給了我們以下樹狀圖：
我們可以看到，群集數量的兩個最佳選擇是3或5.讓我們用cutree它來將它降到3個群集。
我們可以看到，這一次，該演算法在聚類資料方面做得更好，只有6個資料點出錯。
我們可以如下繪製它與原始資料進行比較：
這給了我們下面的圖表：
內部顏色與外部顏色不匹配的所有點都是不正確聚類的點。
2樓：magic2728
hierarchical-cluster方法是一類聚類演算法，其引數就是度量兩個物件距離的距離函式，比如歐式距離，向量夾角等等，都是可以的，不應該給定。
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