目录

前言

知识储备

层次聚类

1. 算法解读：

2. 步骤和细节：

3. 举例：

4. 算法评价：

5. 算法的变体：

算法原理

基本思想

分层聚类网络的原理

分层聚类网络的优势

分层聚类网络的应用领域

SPSSAU

分层聚类案例

1、背景

2、理论

3、操作

4、SPSSAU输出结果

5、文字分析

6、剖析

SPSSPRO

步骤

相似度计算方法

案例介绍

软件操作

结果解读

注意事项

优缺点

优点

缺点

代码实现

python

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前言

分层聚类法（hierarchical cluster method）一译“系统聚类法”。聚类分析的一种方法。其做法是开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的样品（即距离最小的群品）首先聚为小类，再将已聚合的小类按其类间距离再合并，不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。

一般来说，当考虑聚类效率时，我们选择平面聚类，当平面聚类的潜在问题（不够结构化，预定数量的聚类，非确定性）成为关注点时，我们选择层次聚类。 此外，许多研究人员认为，层次聚类比平面聚类产生更好的聚类.

层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。

层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，知道某种条件满足为止，具体又可分为：

凝聚的层次聚类：AGNES算法

一种自底向上的策略，首先将每一个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到某个终