系统聚类是聚类分析中的一种重要方法，其核心思想是通过构建层次结构来对数据进行分析。以下是系统聚类的主要内容：

一、基本定义与分类

定义

系统聚类（又称层次聚类）通过计算样本或变量间的距离，逐步合并或分裂形成层次结构，最终将所有对象聚为若干类。

分类

根据合并方向不同，分为两种方法：

自底向上合并法（凝聚型）：

从每个样本作为独立类开始，逐步合并距离最近的样本对，直至形成最终类别。 - 自顶向下分裂法（分裂型）：将所有样本初始分为一类，逐步分裂距离最远的样本对，重复过程直至分类完成。

二、关键步骤与方法

数据预处理

包括数据标准化、缺失值处理等，以确保距离计算的准确性。

距离度量

常用方法包括：

欧氏距离（直线距离）

闵可夫距离（切比雪夫距离）

马氏距离（考虑特征相关性）

其他距离度量方法。

层次结构构建

通过不断合并或分裂形成树状图（谱系图），展示数据间的层次关系。例如：

初始时每个样本为独立类；

计算样本间距离，合并最近样本对；

更新距离矩阵，重复上述过程直至满足停止条件（如达到预设类别数）。

三、应用领域

系统聚类在多个领域有广泛应用，包括：

生物学：

基因表达数据分析、物种分类；

社会网络：用户行为分析、社区结构挖掘；

金融分析：股票市场分类、风险预测。

四、与其他聚类方法的区别

非监督学习：系统聚类无需预设类别标签，通过距离计算自动形成分类；

与K均值聚类：K均值需提前指定类别数，通过迭代优化分配样本；系统聚类则通过层次结构动态调整分类边界。

五、评价指标

常用轮廓系数、Davies-Bouldin指数等评估聚类效果，确保同类内相似度高、不同类差异显著。

以上内容综合了系统聚类的核心概念、实施步骤及应用场景，涵盖其作为层次聚类方法的典型特征。