层次聚类（HierarchicalClustering）是一种常用的聚类算法，它的主要思想是通过计算样本之间的相似性或距离，将样本逐步合并形成一棵层次化的聚类树。层次聚类算法可以分为两种类型：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。凝聚型层次聚类是从每个样本作为一个独立的聚类开始，然后通过合并相似的聚类逐渐形成更大的聚类，直到最终只剩下一个聚类或者达到预设的聚类数目。合并的方式可以通过计算样本之间的距离来决定，常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。凝聚型层次聚类的优势在于它不需要预先指定聚类的数目，同时可以得到层次化的聚类结果，方便后续的分析和解释。分裂型层次聚类...