层次聚类代码 csdn

层次聚类是一种将数据样本按照相似度进行层级划分并聚类的方法。在CSDN上可以找到很多关于层次聚类的代码示例。

层次聚类的代码一般涉及到以下几个步骤：

1. 数据预处理：首先需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、标准化、缺失值处理等。这些步骤可以根据具体的数据集和需求进行选择和处理。

2. 计算相似度矩阵：层次聚类需要先计算样本间的相似度。常用的方法包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。根据数据的类型和特点选择相应的相似度度量方法。

3. 构建距离矩阵：根据相似度计算结果，可以得到样本间的距离矩阵。其中距离可以通过相似度进行转换，例如通过取反或者进行标准化处理。

4. 构建聚类树：根据距离矩阵，使用一定的聚合策略（如单链聚类、完全链聚类、平均链聚类等）构建层次聚类树。树的每个节点表示一个聚类集合，根节点为全集合，叶节点为单个样本。

5. 切割聚类树：通过设定阈值或者簇的个数，可以从聚类树中切割出聚类簇。阈值确定了簇之间的相似度，簇的个数与具体的问题相关。

6. 可视化结果：使用可视化工具（如matplotlib等）将聚类结果进行绘制，以便于观察和分析。

在CSDN上可以找到很多关于层次聚类的代码示例，可以根据自己的需求搜索相关的代码和教程。代码示例可以通过编程语言区分，如Python、R等，也可以根据具体的层次聚类算法进行搜索。