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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…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 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：
确定所有簇对之间的簇距离（每个簇从一个点开始）；合并彼此最接近的两个群集；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。
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