简介：层次聚类算法 （Hierarchical Clustering Method）又称为系统聚类法、分级聚类法。层次聚类算法又分为两种形式：（1）凝聚层次聚类：首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到某个终结条件被满足。（2）分裂层次聚类：首先将所有对象置于一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到达到了某个终结条件。
基本原理：在分裂或者从上至下的聚类方法中，所有的观测值被分配给了一个单一的聚类，然后将这个簇分开至至少两个相似的簇. 最后我们在每个聚类上进行递归，直到每个观察值只有一个聚类。在凝聚或者自下而上的聚类方法中，把每个观测值分配到他自己的聚类中，然后计算每个聚类之间的相似度（例如：距离），并且结合两个最相似的聚类。最后，重复直到仅剩下一个单一聚类。
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