在数据分析领域，层次聚类是一种强大的无监督学习方法，能够帮助我们探索数据中的隐藏结构。它通过逐步合并或分裂簇来构建树状图（Dendrogram），从而直观地展示数据间的相似性关系。
核心原理分为两种方式：自下而上聚合（Agglomerative）和自上而下分裂（Divisive）。前者从每个样本作为独立簇开始，逐步合并最相似的两个簇；后者则相反，从一个包含所有样本的大簇开始，递归地划分成更小的子簇。无论是哪种方式，最终都会形成一个树形结构，便于观察不同层次的聚类效果。
想要动手试试？Python提供了丰富的库支持，如`scipy.cluster.hierarchy`即可快速实现！只需几行代码，你就能绘制出漂亮的Dendrogram，直观了解数据分布。例如：
```python
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt
假设已有数据矩阵 X
Z = linkage(X, 'ward') ward 方法用于减少方差
dendrogram(Z)
plt.title("层次聚类结果")
plt.show()
```
快拿起你的笔记本电脑，一起用代码解锁数据的奥秘吧！💻✨
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