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【Python机器学习】零基础掌握AgglomerativeClustering聚类

news 2026/2/10 19:27:57

如何解决城市规划问题？

城市规划者们面临一个复杂问题：如何合理地规划土地，使商业、居民、公园和其他设施互相便利，同时又不互相干扰？解决这个问题不仅需要对土地进行精准的分类，还要考虑到土地之间的相互关系。

借助层次聚类算法（Agglomerative Clustering），规划者们可以将相似的土地区域聚合在一起，形成有层次的结构。例如，在纽约市的规划中，这种算法被用于将商业、居民、和休闲区域明确划分，同时考虑到交通便利性和环境保护。

区域类型土地数量交通便利性评分
商业1208
居民4505
公园302

这样算法就成了解决复杂问题的“拼图大师”。

文章目录

  • Agglomerative Clustering 层次聚类
    • sklearn实现
    • Sklearn API参数详解与调参
  • 应用案例
    • 三国的战争策略
    • 优化超市货架布局
  • 总结

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