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层次聚类
一种无监督学习方法，将数据组织成嵌套的簇层次结构，通常用称为树状图的二叉树表示。
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树状图
簇层次的树状图形表示，其中每个节点代表簇的融合，高度表示该融合发生的距离。
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单链接
融合准则，其中两个簇之间的距离定义为两个簇中所有点对的最小距离，有利于形成链状簇。
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完全链接
聚合方法，使用不同簇中点之间的最大距离，倾向于创建紧凑且球形的簇。
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平均链接
链接准则，计算属于两个不同簇的所有对象对的平均距离，在单链接和完全链接之间提供折衷。
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Ward链接
聚合方法，在每次融合时最小化簇内方差的增长，通常产生大小相对相等且球形的簇。
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链接矩阵
上三角数据结构，存储层次算法每一步中簇之间的距离，对计算优化至关重要。
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共表型系数
度量指标，测量对象对之间的原始距离与它们在树状图中的共表型距离之间的相关性，用于评估聚类的质量。
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距离
定义为两个对象在系统树图中首次合并到同一聚类的第一个节点的高度。
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凝聚层次聚类
层次聚类的自下而上方法，其中每个观察值从单个聚类开始，逐步合并，直到形成一个包含所有数据的单一聚类。
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分裂层次聚类
自上而下的策略，从包含所有观察值的单一聚类开始，递归地分割聚类，直到每个观察值形成自己的聚类。
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停止准则
定义层次聚类过程何时应停止的条件集合，通常基于预定义的聚类数量或距离阈值。
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凝聚聚类
层次聚类的变体，使用自下而上的方法，根据指定的距离标准迭代地合并最近的聚类。
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单调性
层次连接方法的属性，确保合并距离是非递减的，对于避免系统树图中的反转至关重要。
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连接空间
由特定连接方法诱导的度量空间，定义如何计算聚类之间的距离，并影响聚类的最终结构。
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