层次聚类算法

层次聚类算法
层次聚类算法（Hierarchical Clustering Algorithm）是一类数据挖掘的重要方法，它的主要思想是，将最初的n个样本点当成n个单独的聚类，然后依据某一距离度量方式分别计算每两个聚类的距离，从而确定最近距离的两个聚类合并为一个，通过不断合并就可以使得初始点构成的n个聚类缩减成一个。

层次聚类算法可以用来分析数据、挖掘隐藏的知识，它主要包含以下几个步骤：
一、算法准备
1.计算原始数据集中每个样本之间的距离，通常有曼哈顿距离、欧氏距离等方式可以实现计算，这是层次聚类算法的核心步骤；
2.设定阈值，用以控制聚类的数量，实现算法的有效性。

二、算法开始
1.将每个样本作为一个单独的簇；
2.计算每两个簇之间的距离（根据第一步计算出来的距离）；
3.将最相近的两个簇合并，更新聚类的数量和距离；
4.若聚类的数量不等于预设的数量，则重复步骤2、3，否则结束迭代，给出聚类结果。

三、层次聚类的应用
1.人脸识别：用层次聚类算法帮助计算机系统将相近的人脸归为一类；
2.文本聚类：在虚拟空间中用层次聚类算法对文本进行聚类，例如聚类微博、聚类博客文章等；
3.推荐系统：层次聚类可以在推荐系统中用来分析用户的兴趣点，从而提供更契合用户意愿的服务。

四、层次聚类的优点
1.易于控制聚类的数量：用户可以通过设定阈值来控制想要的聚类数量；
2.易于可视化：结果可以通过树状图等方式直观可视化；
3.准确性较高：可以准确实现用户所关心的目标。

五、层次聚类的缺点
1.数据资源要求高：层次聚类算法每次迭代中都需要计算所有数据样本之间的距离，
对数据资源要求非常高；
2.聚类结果影响大：层次聚类的结果受初始选择的聚类数量的影响很大，可能会出现收敛于局部最优点，不能达到全局最优点；
3.高维数据聚类效果不佳：高维数据的距离计算比较复杂，容易导致聚类效果不理想。

总结：
层次聚类算法是一类数据挖掘的重要方法，它的核心是将最初的n个样本点当成n 个单独的聚类，依据某一距离度量方式计算每两个聚类之间的距离，然后将最相近的两个聚类合并，不断迭代，最终输出聚类结果，主要应用于人脸识别、文本聚类和推荐系统等。

优点是易于控制聚类的数量和准确性较高，而缺点则是数据资源要求高、聚类结果受影响大，且高维数据聚类效果不佳。