层次聚类是一种无监督机器学习方法，通过逐步合并或拆分相似的数据点，形成称为树状图的多层聚类层次结构。
什么是层次聚类？
层次聚类是一种将无标签数据组织成嵌套结构的方法，其中的分组范围逐层扩大。K-means等扁平聚类算法会将数据划分为固定数量的簇，而层次聚类技术无需分析人员预先指定簇的数量。相反，它们会揭示数据之间关系的完整结构，便于在细粒度和粗粒度的分段之间灵活切换。
该过程通过合并或拆分聚类来构建层次结构：
- 凝聚式（自底向上）方法首先将每个数据点分别作为一个簇，然后反复合并距离最近的簇对。
- 分裂式（自顶向下）方法首先将所有数据点归入一个簇，然后递归地将其划分为更小的组。
大多数实际应用都采用凝聚式方法，因为其计算过程可预测，概念也直观。无论采用哪种方法，算法都依赖距离或相似度度量（如欧氏距离、曼哈顿距离或余弦距离）来量化各聚类之间的接近程度。算法还会使用联接准则（有时也称为联接方法），以确定聚类在逐步扩大时应如何计算彼此之间的距离。
由于这种方法能够跨多个尺度建立关系，因此常用于数据科学、AI、网络安全和运营分析领域的聚类任务。其输出结果树状图具有良好的可解释性，技术和非技术团队都能借此了解数据点之间的关系以及自然边界所在的位置。
为什么层次聚类很重要？
层次聚类至关重要，因为许多AI和分析工作负载涉及的数据都包含多层级模式。客户可能归属于不同的细分群体；文档可能包含多个子主题；行为模式通常也会在较宽泛的类别中呈现细微的相似性。扁平聚类方法无法自然表示这些嵌套关系，而层次聚类可以清晰地揭示这些关系。
可解释性是层次聚类的一项突出优势。树状图以可视化方式呈现数据如何分组、各项数据的相似程度，以及哪些聚类会在不同粒度层级合并。这有助于团队理解细分结果、在受监管环境中说明决策依据，并追踪各组的演变过程。
该方法在依赖语言模型、视觉编码器或多模态系统所生成向量嵌入的工作流中尤其有效。嵌入数据可能具有高维特性，难以直接解读。层次聚类可以揭示这些向量中的结构，帮助团队识别主要主题、发现潜在主题，或找出偏离预期行为的异常。
在网络安全和欺诈检测中，层次聚类可帮助分析人员对相似的活动模式进行分组，例如登录行为、交易流或网络事件。这种方法有助于SOC团队识别可疑行为类别，或分离出可能表明存在威胁的异常值。
最后，层次聚类还可支持运营分析和可观测性。日志、跟踪和指标通常会产生海量未标记数据。通过对这些信号进行聚类，团队可以发现反复出现的事件特征、关联相关事件，或检测大规模系统性能下降的早期迹象。
在客户分析、AI管道、安全运营和基础设施监控等领域，层次聚类能够提供浅层或单层聚类方法难以获得的洞察。
层次聚类如何工作？
层次聚类通过逐步建立数据点之间的关系来工作。在广泛使用的凝聚式方法中，算法首先将每个数据点视为一个独立的簇。然后计算完整的成对距离矩阵，以衡量所有可能的数据点对之间的相似度。接下来，算法识别两个最相似的簇并将其合并。每次合并后，都必须重新计算距离，以反映新形成的簇。此过程不断重复，直至所有数据点合并为一个簇。这些合并操作可能产生大量计算和网络负载，尤其是在聚类管道跨负载均衡器后方的多个节点或分布式处理环境运行时。
算法的行为取决于所采用的链接方法：
- 单链接使用距离最近的一对点合并聚类，从而形成细长的链状结构。
- 完全链接依赖距离最远的点对，从而生成更紧凑的聚类。
- 平均链接兼顾两种极端情况。
- Ward法可尽量减少聚类方差的增加，通常能生成凝聚度较高且结构紧凑的聚类。
解读生成的树状图至关重要。两个聚类合并位置的高度反映了它们的相似程度：合并位置较低表示关系紧密，较高则表示相似性较弱。分析人员通过在树状图上绘制水平切割线来划分聚类；切割线越高，生成的聚类越少；切割线越低，生成的聚类越多。
尽管层次聚类具有灵活性和可解释性，但也面临显著的计算挑战。面对数百万个数据点或高维嵌入时，这种方法可能并不实用。为缓解这些限制，组织通常会采用混合方法：
- 使用近似最近邻（ANN）搜索查找可能匹配的聚类
- 使用K-means或基于密度的方法进行预聚类，并对质心应用层次聚类
- 对保留全局结构的子集进行采样
这些技术在应对性能限制的同时保留层次结构洞察，使该方法能够适用于企业级工作负载。
层次聚类是实践中采用的多种方法之一；其他方法包括K-means和DBSCAN。K-means将数据划分为固定数量的组；DBSCAN是一种基于密度的方法，通过识别数据点密集的区域来形成聚类，并将稀疏的数据点标记为噪声。
- K-means需要预先选择k，并且在簇大致呈球形时效果较好。
- DBSCAN根据密度对数据点进行分组，并能自然识别噪声点或离群点。
- 层次聚类无需选择k，可通过链接准则支持灵活的聚类形状，并可借助树状图更轻松地解读结果，但处理超大型数据集时的可扩展性较差。
F5如何处理层次聚类？
层次聚类通常是大型AI和分析工作流的一部分，这些工作流跨多云、容器化或混合环境运行。此类聚类作业会与模型训练、推理和API流量争用CPU、内存及网络I/O资源，因此，对应用进行负载均衡对于保持这些管道可靠运行和快速响应至关重要。F5解决方案通过分发请求、缓解资源争用并保持对复杂环境的可见性，确保这些工作负载高效运行。
F5 BIG-IP通过将流量智能分配到聚类服务、管理SSL/TLS终止以减轻应用节点的计算负载，并确保大规模嵌入或分析工作负载不会使后端服务不堪重负，帮助支持数据中心的层次聚类工作负载。即使聚类作业激增或集群扩展，其高级流量管理功能也有助于保持可预测的性能。
F5 NGINX产品在通过微服务或API驱动的管道编排聚类任务时发挥着关键作用。其轻量级架构支持聚类服务、向量索引层和嵌入API高效扩展，确保聚类任务能够以低延迟访问所依赖的高吞吐量数据操作。
在多云环境中，F5 Distributed Cloud Services通过在分布式计算节点之间提供安全连接、负载均衡和全局流量引导，为分层聚类管道提供支持。当聚类涉及跨区域或跨云提供商的大规模向量处理、异常检测工作负载或安全分析管道时，这一点尤为重要。
F5将BIG-IP的数据中心稳定性、NGINX的微服务效率与Distributed Cloud Services的多云网络和安全能力相结合，帮助组织将层次聚类作为更广泛AI基础设施的组成部分投入实际运行。这有助于聚类工作负载与推理管道、向量数据库、客户分析系统和运维监控服务顺畅集成，同时避免关键应用出现延迟或系统可靠性受到影响。
