机器学习——非监督学习——层次聚类（Hierarchical clustering）
1、层次聚类（Hierarchical clustering）的步骤 假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，其步骤为： （1）初始化：把每个样本各自归为一类（每个样本自成一类），计算每两个类之间的距离，在这里也就是样本与样本之间的相似度（本质还是计算类与类之间的距离）。 （2）寻找各个类之间最近的两个类，把它们归为一类（这样，类的总数就减少了一个） （3）重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的
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