在数据分析领域，层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种常用的方法，用于将对象根据相似性进行分组，形成一个层次结构。在这个项目中，我们针对制药公司的数据集进行了层次聚类分析，旨在揭示制药行业的内在关系，比如公司间的业务相似性、市场定位或研发策略的相似程度等。
层次聚类的基本思想是通过计算不同对象之间的距离或相似度来构建树状结构（也称为 dendrogram）。这种结构展示了从单个对象到所有对象聚为一大类的逐步过程。聚类方法主要有两种：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。在这个案例中，可能是使用了凝聚型方法，因为它们通常更适合大数据集，并且能够发现底层的紧密连接。
制药公司的数据集可能包括以下几类信息：
1. 公司基本信息：如公司名称、成立时间、总部所在地等。
2. 财务数据：收入、利润、研发投入、市场份额等。
3. 产品组合：药品种类、主打产品、研发投入的药品等。
4. 研发能力：专利数量、新药上市情况、临床试验进度等。
5. 市场表现：股票价格、市场波动、销售额增长率等。
6. 行业合作：并购、合资、合作伙伴关系等。
在分析过程中，首先需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测、标准化或归一化等，以确保所有特征在同一尺度上。接着，选择合适的距离或相似度度量，例如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等，来量化公司间的相似性。然后，采用聚类算法（如单链接、全链接、平均链接或 Ward 方法）构建树形结构。通过切割树来确定聚类的数量，这通常需要结合业务理解来决定，或者使用肘部法则、轮廓系数等方法来辅助判断。
在文件“Hierarchical-Clustering-main”中，可能包含了以下内容：
1. 数据预处理脚本：用于清洗、转换和标准化数据的代码。
2. 聚类代码：实现层次聚类的算法，如使用Python的scikit-learn库。
3. 可视化结果：dendrogram的图像，展示公司间的层级关系。
4. 分析报告：解释聚类结果，探讨各聚类的特征和意义。
5. 结果验证：可能包括与业务知识的对比，或与其他分析方法的结果比较。
通过层次聚类，我们可以识别出制药行业的关键群体，理解这些公司在市场中的位置，为策略制定者提供宝贵的洞察。例如，相似的聚类可能意味着这些公司在研发策略、市场策略或业务模式上有共通之处，可以进一步探索潜在的合作机会或竞争态势。同时，这种方法也能帮助我们发现那些与众不同的公司，它们可能拥有独特的竞争优势或面临特殊的市场挑战。
