层次聚类(hierarchical clustering)基于簇间的相似度在不同层次上分析数据，从而形成树形的聚类结构，
层次聚类一般有两种划分策略：自底向上的聚合（agglomerative）策略和自顶向下的分拆（divisive）策略
将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离；
将距离最小的两个类合并成一个新类；
重新计算新类与所有类之间的距离；
重复1、2，直到所有类最后合并成一类。
层次聚类优点：（1）不需要知道有多少个簇
（2）对于距离度量标准的选择并不敏感
缺点：效率低
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本文标题：1.层次聚类
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