Иерархическая кластеризация — семейство методов кластеризации, которые организуют точки данных в древовидную структуру вложенных групп. Она может выполняться путем постепенного объединения малых кластеров или рекурсивного разбиения более крупного кластера. Метод полезен там, где отношения между кластерами имеют естественные уровни или таксономическую структуру.
A category of clustering algorithms that create a tree of clusters. Hierarchical clustering is well-suited to hierarchical data, such as botanical taxonomies. There are two types of hierarchical clustering algorithms: - Agglomerative clustering first assigns every example to its own cluster, and iteratively merges the closest clusters to create a hierarchical tree. - Divisive clustering first groups all examples into one cluster and then iteratively divides the cluster into a hierarchical tree. Contrast with centroid-based clustering. See Clustering algorithms in the Clustering course for more information.