层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为凝聚的，分裂的两种方案。 1凝聚的层次聚类是一种自底向上的策略，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有的对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足，绝大多数层次聚类方法属于这一类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。 2分裂的层次聚类与凝聚的层次聚类相反，采用自顶向下的策略，它首先将所有对象置于同一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象自成一簇，或者达到了某个终止条件。 层次凝聚的代表是AGNES算法，层次分裂的代表是DIANA算法。
工作原理
给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in
1967)如下: 1. 将每个对象归为一类, 共得到N类, 每类仅包含一个对象. 类与类之间的距离就是它们所包含的对象之间的距离.
2. 找到最接近的两个类并合并成一类, 于是总的类数少了一个. 3. 重新计算新的类与所有旧类之间的距离. 4.
重复第2步和第3步, 直到最后合并成一个类为止(此类包含了N个对象). 根据步骤3的不同, 可将层次式聚类方法分为几类:
single-linkage, complete-linkage 以及average-linkage 聚类方法等.
single-linkage 聚类法(也称connectedness 或minimum
方法)： 类间距离等于两类对象之间的最小距离，若用相似度衡量，则是各类中的任一对象与另一类中任一对象的最大相似度。 complete-linkage聚类法(也称diameter
或maximum 方法)： 组间距离等于两组对象之间的最大距离。 average-linkage
聚类法： 组间距离等于两组对象之间的平均距离。 average-link 聚类的一个变种是R. D'Andrade (1978)
的UCLUS方法, 它使用的是median距离, 在受异常数据对象的影响方面, 它要比平均距离表现更佳一些.
这种层次聚类称为“凝聚"法，由于它迭代合并所有分类。也有一种“划分”层次聚类法，与“凝聚”相反，它先将所有对象放在同一类中，并不断划分成更小的类，划分法一般很少使用。
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