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目录

前言

几个高频面试题目

什么情况下选择分层聚类，什么情况下选择K-mean聚类呢？两种模型的好坏如何比较？

算法原理

SPSSAU

案例分析

SPSSPRO

1、作用

2、输入输出描述

3、案例示例

4、案例数据

5、案例操作

6、输出结果分析

7、注意事项

8、模型理论

分层聚类的优缺点

应用案例

代码实现

MATLAB

R语言

python

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前言

在数据科学领域，对未标记的数据进行聚类通常是非常有用的。从搜索引擎结果的分组到基因型分类，再到银行异常检测，聚类已经成为数据科学家们的工具包中必不可少的一部分。

层次聚类是数据科学中最流行的聚类方法之一，这是有充分的理由的：

• 易于使用，几乎不需要参数调整
• 创建有意义的分类法
• 适用于高维数据
• 不需要事先知道簇的数量
• 每次创建相同的簇

相比之下，像K-Means这样的划分方法则需要数据科学家猜测聚类的数量，非常流行的基于密度的方法DBSCAN则需要围绕密度计算半径（ε）和最小邻域大小的一些参数，而高斯混合模型对潜在的聚类数据分布做出了强有力的假设。

对于层次聚类算法，您只需要指定一个距离度量指标即可使用。

从高级视角来看，层次聚类遵循以下算法：

1. 确定所有簇对之间的簇距离（每个簇从一个点开始）；
2. 合并彼此最接近的两个群集；
3. 重复上述步骤。

结果是：生成一个美丽的树状图，然后可以根据领域专业知识进行划分应用。

在生物学和自然语言处理等领域，（细胞、基因或单词的）簇自然遵循等级关系。因此，层次聚类能够实现对最终聚类截止点的更自然和数据驱动的选择。

几个高频面试题目