机器学习（层次聚类）

假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤： 1.（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本值之间的相似度； 2.寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）； 3.重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度； 4.重复2和3直到所有样本点都归为一类，结束。 整个聚类过程其实是建立了一棵树，在建立过程中，可以通过在第二步设置一个阈值，当最近

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