机器学习之层次聚类算法_层次聚类法计算2个簇之间的距离有哪些 💻📊

在当今的大数据时代，如何从海量信息中提炼出有价值的知识变得至关重要。机器学习作为这一过程中的重要工具，其多种算法的应用显得尤为重要。今天，我们将聚焦于一种特别的聚类方法——层次聚类算法，并深入探讨如何计算两个簇之间的距离。

层次聚类是一种通过迭代地合并或分割簇来构建层次结构的方法。它可以帮助我们理解数据点之间的内在联系和分层结构。在层次聚类过程中，一个关键步骤就是计算不同簇之间的距离。常见的距离计算方法包括：

1️⃣ 最近邻法（Single Linkage）：选择两个簇中最接近的两点之间的距离作为这两个簇之间的距离。

2️⃣ 最远邻法（Complete Linkage）：选择两个簇中最远离的两点之间的距离作为这两个簇之间的距离。

3️⃣ 平均链接法（Average Linkage）：计算两个簇中所有点对之间的平均距离。

4️⃣ 中心点法（Centroid Method）：使用两个簇中心点之间的欧氏距离。

每种方法都有其特点和适用场景。例如，最近邻法倾向于形成链状结构，而最远邻法则有助于避免此类现象。了解这些差异对于正确选择和应用层次聚类算法至关重要。

希望这篇简短的介绍能够帮助你更好地理解和应用层次聚类算法！🚀