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层次聚类分析是一种常用的聚类算法，它是一种基于相似性度量的聚类方法，通过计算不同样本之间的相似度来进行聚类。层次聚类分析会将所有样本首先划分为单独的簇，然后逐渐合并相似的簇，直到所有样本都被合并为一个簇或符合某个停止准则为止。这种聚类方法生成的聚类结果可以用树状图（树状图也被称为树状聚类图）展示。

在树状图中，可以通过以下几个方面来理解和分析层次聚类的结果：

树状图的结构：树状图通常是一个二叉树结构，树的根节点代表将所有样本聚为一个簇，叶节点代表单个样本，而内部节点表示不同子簇的合并过程。树的分支长度可以表示不同簇的合并程度，分支长度越长表示合并的簇越不相似。
可视化聚类结果：树状图能清晰地展示出数据样本之间的相似性和聚类关系，通过观察树的结构可以帮助我们理解数据集中样本的聚类情况，比如哪些样本彼此更相似、哪些样本被划分到同一个簇中等。
簇的划分：树状图上的每一个分支代表了对应两个子簇的合并，通过观察不同深度处的分支，可以判断在不同的合并阶段哪些子簇被合并在一起，从而了解簇的划分过程和结果。
簇的距离：树状图上分支的长度代表了两个簇合并时的距离，可以根据分支的长度来理解数据集中样本的不相似程度，可以帮助我们选择合适的簇的划分方式。
簇的数量：通过观察树状图上的分支结构，我们可以根据需要选择不同的聚类数量，比如可以根据分支的长度和结构来确定最优的聚类数量，也可以根据树状图的结构来调整聚类的粒度。

综上所述，通过观察和分析层次聚类分析的树状图，我们可以更好地了解数据的聚类结构和样本之间的相似性关系，从而为后续的数据分析和决策提供有益的参考信息。

3个月前 0条评论

程, 沐沐评论

层析聚类分析树状图是一种用来可视化聚类分析结果的图形表示方式。在层析聚类分析过程中，每个样本点都会在树状图中表现为一个节点，并且通过不同的分支和层次来展示样本点之间的相似性和聚类结构。以下是如何解读层析聚类分析树状图的一些建议：

树状图结构： 通常情况下，树状图是由根节点、内部节点和叶子节点组成的。根节点表示将所有样本点聚为一类，而叶子节点代表具体的样本点。内部节点则表示样本点之间的相似性程度。
叶子节点： 在树状图的末端，是具体的样本点。同一个叶子节点下的样本点被认为是相似的，因为它们在聚类分析中被分到同一个簇中。
内部节点： 内部节点连接了不同的叶子节点，表示这些叶子节点之间的相似性程度。连接在一起的叶子节点越近，它们之间的相似性就越高。
分支长度： 树状图中的分支长度通常代表样本点之间的距离或相异性。如果两个样本点之间的分支越长，意味着它们之间的距离越远，相似度越低。
高度信息： 有时候，树状图的分支还会包含高度信息，表示不同样本点被聚为一簇的高度。高度越大，说明样本点被合并时所需的相似性标准越高。
聚类结构： 通过观察树状图的分支情况，可以判断样本点之间的聚类结构。一般来说，靠近树状图底部、连接紧密的叶子节点往往属于同一簇，而较远的叶子节点则表示不同的簇。
关键节点： 有时候，树状图会有一些关键节点，它们是特殊的内部节点，通常代表了重要的聚类阈值或分裂点。