層次聚類是一種無監督學習方法，用於將資料集中的物件依照相似度分組。此方法透過逐步劃分資料集為越來越小的子集，最終形成一個層次結構，其中每個子集可以看作是一個聚類。層次聚類包括凝聚型和分裂型兩種類型。凝聚型層次聚類從每個物件作為一個初始聚類開始，然後逐步合併相似的聚類，直到所有物件都合併為一個聚類。分裂型層次聚類從整個資料集作為一個初始聚類開始，然後逐步將聚類分裂為更小的聚類，直到每個物件都單獨形成一個聚類。層次聚類方法能夠提供關於聚類數量的靈活性，同時也能夠捕
凝聚型層次聚類是一種自下而上的方法，它以每個數據點作為一個單獨的聚類起點，透過逐步合併相似度高的聚類來形成大的聚類或達到所需的聚類數。此方法具有適應任意形狀聚類的優點，且不需要預先指定聚類數。然而，它對雜訊和異常值非常敏感，也存在計算複雜度高的問題。因此，在應用凝聚型層次聚類時，需要對資料進行預處理，以剔除雜訊和異常值，同時要注意計算資源的消耗。
分裂型層次聚類是一種自上而下的方法，透過將整個資料集逐漸分割為越來越小的子集來實現聚類。它具有對雜訊和異常值不敏感、計算複雜度低的優點。然而，分裂型層次聚類的缺點是它不能適應任意形狀的聚類，並且需要事先指定聚類數。
層次聚類的核心是相似度度量，常見的度量方法包括歐幾里德距離、曼哈頓距離和余弦相似度等。這些度量方法在聚類過程中用於計算聚類之間的距離或相似度，以確定聚類的合併或劃分。層次聚類透過不斷合併或劃分聚類來建構聚類層次結構，每個層次代表不同的聚類數。
層次聚類演算法的主要步驟包括：
#1.計算樣本間的距離或相似度矩陣。
2.將每個樣本看成一個簇，建構初始的聚類樹。
3.重複下列步驟直到形成一個簇：
在實際應用中，層次聚類常被用於影像分割、文字聚類、生物資訊學、社交網路分析等領域。例如，層次聚類可以用於將一組文字文件聚類為主題相關的群組，或將一組影像分割為相關的區域。在生物資訊學中，層次聚類可以用於分析基因表現數據，以確定哪些基因彼此相關，從而識別與特定疾病相關的基因集合。
總之，層次聚類是一種常見的無監督機器學習方法，它可以將資料集根據相似度分成不同的聚類，並形成聚類層次結構。凝聚型層次聚類和分裂型層次聚類是兩種常見的層次聚類方法。在應用中，層次聚類可以用於影像分割、文字聚類、生物資訊學、社交網路分析等領域。
以上是層次聚類在機器學習的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
