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  • Python机器学习零基础理解AgglomerativeClustering层次聚类


    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
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/133815490
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