标签：适合 情况 计算 距离 再计算 类图 树状 聚类分析 欧氏距离
1. 概述
系统聚类法也称为多层次聚类法，分类的单位由高到低呈树状结构，且所处的位置越低其包含的样本点就越少，共同特征越多。这种方法适合于数据量较小的情况，当数据量较大时系统聚类法的速度较慢。
2. 算法核心思想
其做法是开始时把每个样品作为一类，然后把最靠近的两个或若干个样品（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合并（两两或若干），不断继续下去，最后把一切子类都聚合到一个大类。
3. 算法实现步骤
1、计算n个样本两两之间的距离。
2、将每个样本归为一类，根据计算出的样本间的距离合并距离最近的两类为一个新类。
3、再计算新类与其他各类的距离，同样再根据计算出的距离合并距离最近的两类为一个新类。
4、循环以上过程直至类别个数为1。
5、画出各阶段的聚类图并决定类别的个数。
常用的空间距离有：绝对值距离、欧氏距离、切比雪夫距离、马氏距离和兰氏距离等。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/tianjier/p/12267980.html
