层次聚类特征分析python

层次聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成层次结构的类别。Python中可以使用scikit-learn库中的`AgglomerativeClustering`模块来进行层次聚类。它的基本步骤包括：

1. **计算距离**：首先，需要对数据点之间的相似度或距离进行测量，常用的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离等。

2. **初始化**：选择一个合适的连接准则（如单链接、全连接、平均链接或 Ward 聚合），开始将最相似的数据点组合成簇。

3. **合并簇**：不断合并最近邻的簇，直到达到预定的簇数或者满足其他终止条件，比如簇间的差异不再显著。

4. **形成层次树**：整个过程会生成一个称为 dendrogram 的层次图，展示每个阶段的聚类情况。

5. **可视化**：对于大型数据集，可以使用`seaborn`或`plotly`等库将层次聚类结果可视化。

示例代码如下：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 X 是数据矩阵
cluster = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
labels = cluster.fit_predict(X)

# 可视化层次聚类结果
dendrogram = ward_tree = cluster.dendrogram_
plt.show()