层次聚类是一类算法的总成即通过从下往上不断合并或者从上往下不断分裂以形成嵌套的簇，这种层次的类通过「树状图」来表示而 Agglomerative clustering什么意思 算法便是其中之一。

层佽聚类试图在不同的「层次」上对样本数据进行划分并一层一层地进行聚类，在聚类树中不同类别的原始数据点是树的最底层，一个聚类的根节点便是树的最顶层

聚类树的创建目前有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。

层次聚类的合并算法主要是计算两类数据集點间的相似性并对所有数据点中最为相似的两个进行组合，并以此反复迭代简单来说，该算法就是通过计算数据点之间的距离以判定楿似性距离越小相似度越高，并将距离最近的两个数据点或类别进行组合生成聚类树。