在大数据时代，理解海量信息可能是一项艰巨的任务。然而，在高级数据分析技术（如层次聚类）的帮助下，我们可以解锁有价值的见解并解决曾经被认为太难解决的复杂问题。

聚类是数据分析中的一种技术，涉及根据相似性或距离对相似数据点进行分组。聚类有助于识别数据中的模式和结构，这些模式和结构可能无法通过其他方式（例如可视化或汇总统计）显而易见。它广泛应用于市场营销、生物、金融和图像处理。

层次聚类是一种聚类算法，它根据数据点的相似性将数据点分组到聚类的层次结构中。在该算法中，聚类被递归地合并或划分，直到所有数据点都属于一个聚类。层次聚类不同于其他聚类算法，因为它允许在不同的粒度级别识别聚类。凝聚层次聚类是最常见的层次聚类类型，其中小聚类依次合并形成较大聚类。另一方面，分裂层次聚类从一个大集群开始，然后递归地将其划分为较小的集群。

有两种主要的层次聚类类型：凝聚型和分裂型

凝聚层次聚类是最常见的类型。它涉及从每个数据点作为其自己的集群开始，并迭代地合并两个最近的集群，直到所有数据点都属于一个集群。凝聚层次聚类涉及的步骤如下：

• 从每个数据点开始作为它自己的集群。
• 计算所有簇对之间的距离。
• 将两个最近的集群合并成一个新的集群。
• 重新计算新集群与所有其他集群之间的距离。
  -重复步骤 3 和 4，直到所有数据点都属于一个簇。

另一方面，ivisive 层次聚类从一个包含所有数据点的大集群开始，然后递归地将其划分为较小的集群，直到每个数据点都在其自己的集群中。分裂层次聚类涉及的步骤如下：

• 从一个大集群中的所有数据点开始。
• 计算所有数据点对之间的距离。
• 识别与其他数据点最不同的一个