样本空间有$N$个点 { x 1 , x 2 , . . . , x n } \{x_1,x_2,...,x_n\} {x1​,x2​,...,xn​}，层次聚类的过程如下：

1、将每个点都单独归为1类

2、计算各个类之间的相似度/距离

3、将相似度最大/距离最近的两个类合并为1类

4、重复步骤2和3，直到所有类归为1类

最开始有$N$个类，每循环一次便有两个类合并了(即类的总数-1)，直到减到你想要的k个类，则可以停止迭代，若想得到所有结果，则一直减，减到1为止

如何计算两个类之间的距离：

• Single Linkage：取两个类中最近的两个样本的距离
• Complete Linkage：取两个类中最远的两个样本的距离
• Average Linkage：把两个类中点两两求距离然后取均值