等級聚類法

等級聚類法係最常用嘅聚類分析演算法之一。

概論

等級聚類法大致可以分做兩大類：
凝聚式同埋
分割式。

凝聚式嘅演算法係噉嘅：一開始嗰陣當每一點自成一個聚類，然後迴圈若干次，嘗試將拃個案結合做一個聚類－
  建立個矩陣，表示每對個案之間嘅相似值；
  設每個個案自成一個聚類；
  重複若干次：
    結合最接近嗰兩個聚類；
    更新相似值矩陣；
  做到淨低一個聚類為止。
舉例說明，好似附圖嗰幅樹狀結構圖噉，想像家陣有 6 個個案 a b c d e f；第一步將 a b c d e f 每個個案做一個聚類，第二步考慮相似度數值，將 b 同 c 結合變成 bc 以及將 d 同 e 結合變成 de；第三步又考慮相似度數值，將 de 同 f 結合變成 def；第四步考慮相似度數值，將 bc 同 def 結合變成 bcdef；最後一步，將 a 結合埋落去成一個單一聚類 abcdef；跟住研究者就會得到一幅樹狀結構圖，可以揀喺邊個位「切割」樖樹狀結構圖，決定啲聚類要點分。

分割式嘅等級聚類法，簡化講可以想像成上述過程嘅相反－開始嗰陣將啲個案冚唪唥當做一個聚類，每一步將「最唔相似」嗰個個案攞走畀佢自成一個聚類，切割到每個個案都係自成一個聚類為止。

優劣
一般認為，等級聚類法最大嘅弱點係要求部電腦做極大量嘅運算，個樣本一大少少，就要計好耐先計到結果。

樹狀結構圖
K-平均聚類法

攷

聚類分析