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聚类算法：层次聚类算法详解

1引言

1.1聚类算法概述

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组到不同的类或簇中，使得同一簇中的样本彼此相似，而不同簇中的样本彼此相异。这种技术广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别等领域，帮助我们理解数据的内在结构和分布。

1.2层次聚类算法的重要性

层次聚类算法，因其能够生成树状的聚类结构（称为层次聚类树或树状图），而显得尤为独特和重要。这种算法不仅能够提供聚类结果，还能展示数据点之间的相似性关系，以及聚类过程的逐步演变，这对于探索性数据分析和理解数据的层次结构非常有帮助。

2层次聚类算法详解

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