在大数据时代，如何从海量数据中提取有用信息成为了一项挑战。这时，聚类分析便成为了解决问题的关键工具之一。🔍 聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的对象分成多个组或聚类，使得同一组内的对象彼此相似，不同组之间的对象差异较大。📊 通过聚类分析，我们可以发现数据中隐藏的模式和结构，从而帮助我们更好地理解数据。
其中，分层聚类是一种常见的聚类方法。树枝状图展示着数据点是如何被逐步合并成更大的群组的。🌲 这种方法可以分为凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种。在实际应用中，分层聚类可以帮助我们在不同尺度上探索数据的结构，为数据分析提供更多的视角。🔎
为了帮助大家更好地理解和应用分层聚类分析，这里为大家整理了一些优质的学习资源📚。包括但不限于在线教程、视频课程以及实战案例等。希望这些资源能够帮助你掌握分层聚类的核心原理和实践技巧。🌟