层次聚类方法

给出N个数据的数据集和一个N×N的距离矩阵，层次聚

类的基本算法如下：

步骤1将每个数据点作为一个簇，簇间的距离（相似）等于相应数据点的距离。

步骤2找到最相近（最相似）的两个簇，然后把它们合并。步骤3计算新产生的簇和原来每个簇之间的距离。步骤4重复步骤2和步骤3，直到所有的数据都聚到一个簇中。

可以看到，步骤3可以用不同的方法来实现，这些方法可以是单连接法、全连接法和平均连接法。

（1）单连接法：单连接法也就是最短距离法。两个类之间的距离用从两个类中抽取的每对样本的最小距离表示。作为距离度量，一旦最近的两个类的距离超过某个任意给定的阈值，算法就自动结束。

（2）全连接法：全连接法又称为最长距离法。全连接与单连接聚类方式相同，只是类与类之间的距离定义不是选取最小距离，而是找两类数据对象之间距离最大者。

（3）平均连接法：平均连接法的距离度量是选取两类数据对象之间平均距离。