「层次聚类（Hierarchical Clustering）」试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用「自顶向上」的聚合策略，也可采用「自顶向下」的分叉策略

• 自底向上层次聚类：开始时，将每个样本作为单独的一个组；然后，依次合并相近的样本或组，直至所有样本或组被合并为一个组或者达到终止条件为止。
• 自顶向下层次聚类：开始时，将所有样本置于一个簇中；然后，执行迭代，在迭代的每一步中，一个簇被分裂为多个更小的簇，直至每个样本分别在一个单独的簇中或者达到终止条件为止。