本文介绍了层次聚类中的凝聚和分裂算法，重点讲解了AGNES（凝聚）和DIANA（分裂）两种传统算法的工作原理、过程及各自的优缺点。通过实例展示了AGNES算法的实现，讨论了层次聚类算法与划分式聚类算法的结合使用，如BIRCH算法，以提高效率和准确性。
层次聚类算法：
前面介绍的K-means算法和K中心点算法都属于划分式（partitional）聚类算法。层次聚类算法是将所有的样本点自底向上合并组成一棵树或者自顶向下分裂成一棵树的过程，这两种方式分别称为凝聚和分裂。
凝聚层次算法:
初始阶段，将每个样本点分别当做其类簇ÿ
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