【Python机器学习】零基础掌握AgglomerativeClustering聚类
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 | 120 | 8 |
| 居民 | 450 | 5 |
| 公园 | 30 | 2 |
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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