层次聚类：一种无监督学习的聚类方法，通过逐步合并（自底向上，agglomerative）或逐步拆分（自顶向下，divisive）数据点/簇，形成一个“层级结构”，常用树状图（dendrogram）来展示不同层级下的聚类结果。（该术语在统计学、数据挖掘与机器学习中非常常见。）
/ˌhaɪəˈrɑːr.kɪ.kəl ˈklʌs.tər.ɪŋ/
Hierarchical clustering groups similar customers together.
层次聚类会把相似的客户归为一组。
Using hierarchical clustering with average linkage, we visualized the dataset as a dendrogram and chose a cut that produced four clusters.
使用平均链接法的层次聚类，我们用树状图可视化数据集，并选择一个切分高度得到四个簇。
hierarchical 来自希腊语 hierarkhia（“等级统治/层级体系”，由 hieros “神圣的” + arkhein “统治”构成），强调“有层级的结构”；clustering 源自英语 cluster（“群、簇、串”），指“聚成一团”。合在一起，“hierarchical clustering”字面意思就是“按层级结构进行聚类”。
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