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《數(shù)據(jù)挖掘?qū)哟尉垲悺稰PT課件數(shù)據(jù)挖掘的概述以及層次聚類算法的介紹，包括算法分類、自頂向下和自底向上聚類算法、距離度量、優(yōu)缺點(diǎn)、應(yīng)用場景等。數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)的過程，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)等方法來探索數(shù)據(jù)中的規(guī)律。層次聚類介紹層次聚類是一種將數(shù)據(jù)分成層次性簇的聚類算法，通過計(jì)算數(shù)據(jù)之間的相似性來構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)。層次聚類算法分類層次聚類算法分為自頂向下和自底向上兩大類，每種類別都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。自頂向下聚類算法1Divisive層次聚類將所有樣本歸為一個(gè)簇，然后逐漸將其細(xì)分為更小的簇，直到滿足停止條件。2基于距離的自頂向下聚類通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來劃分簇，常見的方法包括最短距離、最長距離和平均距離等。3基于密度的自頂向下聚類根據(jù)樣本點(diǎn)的密度來劃分簇，常見的方法包括DBSCAN和OPTICS。自底向上聚類算法1Agglomerative層次聚類將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)簇，然后逐漸合并相鄰的簇，直到達(dá)到指定的聚類數(shù)目。2基于距離的自底向上聚類通過計(jì)算簇之間的距離來合并簇，常見的方法包括最短距離、最長距離和平均距離等。3基于密度的自底向上聚類根據(jù)樣本點(diǎn)的密度來合并簇，常見的方法包括DENCLUE和HDBSCAN。距離度量距離度量是衡量兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間相似性的方法，常用的度量方法包括歐氏距離、曼哈頓距離和余弦相似度等。層次聚類的優(yōu)缺點(diǎn)1優(yōu)點(diǎn)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)層次結(jié)構(gòu)、不需要預(yù)先指定聚類數(shù)目、適用于小樣本集和大樣本集。2缺點(diǎn)對(duì)噪聲和離群值敏感、計(jì)算復(fù)雜度較高、難以處理高維數(shù)據(jù)。層次聚類的應(yīng)用場景市場細(xì)分通過層次聚類可以將市場細(xì)分為不同的群體，從而為企業(yè)制定有針對(duì)性的營銷策略。生物分類層次聚類可以幫助生物學(xué)家對(duì)物
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