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模式识别基础：聚类分析_（6）.层次聚类算法.docx

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    层次聚类算法

    1.层次聚类算法概述

    层次聚类算法（HierarchicalClustering）是一种聚类方法，通过构建一个树形结构（称为树状图或层级树）来表示数据点之间的层级关系。与K-means等非层次聚类算法不同，层次聚类算法不需要预先指定聚类的数量，而是通过递归地合并或分裂数据点来形成不同的聚类层级。层次聚类算法可以分为两种主要类型：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。

    1.1凝聚型层次聚类

    凝聚型层次聚类是从每个数据点作为一个单独的聚类开始，逐步合并最近的聚类，直到所有数据点合并为一个聚类为止。这种算法通常被

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