機器學習——非監督學習——層次聚類（Hierarchical clustering）
1、層次聚類（Hierarchical clustering）的步驟 假設有N個待聚類的樣本，對於層次聚類來說，其步驟爲： （1）初始化：把每個樣本各自歸爲一類（每個樣本自成一類），計算每兩個類之間的距離，在這裏也就是樣本與樣本之間的相似度（本質還是計算類與類之間的距離）。 （2）尋找各個類之間最近的兩個類，把它們歸爲一類（這樣，類的總數就減少了一個） （3）重新計算新生成的這個類與各個舊類之間的
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