Python是一种广泛应用于云计算和数据科学领域的高级编程语言。它具有简单易学、代码可读性高、丰富的第三方库和生态系统等优点,因此成为了数据科学家和开发者们的首选工具之一。
层次化聚集聚类算法是一种将数据集划分为不同组的机器学习算法。它通过计算数据点之间的相似性来确定聚类结构,并将相似的数据点分为同一组。该算法采用自底向上的策略,从每个数据点开始形成单独的聚类,然后通过逐步合并最相似的聚类形成更高层次的聚类,直到所有数据点被划分为一个大的聚类。
层次化聚集聚类算法的优势包括:
层次化聚集聚类算法在很多领域都有广泛的应用场景,例如:
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