基于连通性的聚类，也称为层次聚类，其核心思想是对象与附近的对象比与较远的对象更相关。这些算法根据距离将“对象”连接起来形成“簇”。簇可以大致通过连接簇各部分所需的最大距离来描述。在不同的距离处，将形成不同的簇，可以使用树状图表示，这解释了“层次聚类”这个常用名称的由来：这些算法不提供数据集的单一分区，而是提供以一定距离相互合并的簇的广泛层次结构。在树状图中，y 轴标记簇合并的距离，而对象沿 x 轴放置，以使簇不会混合。
基于连通性的聚类是一整套方法，它们的区别在于计算距离的方式。除了通常的距离函数选择之外，用户还需要决定要使用的链接标准（因为一个集群由多个对象组成，所以有多个候选对象来计算距离）。常见的选择包括单链接聚类（对象距离最小）、完全链接聚类（对象距离最大）以及 UPGMA 或 WPGMA（“带算术平均值的无加权或加权对组方法”，也称为平均链接聚类）。此外，层次聚类可以是聚合的（从单个元素开始，将它们聚合成集群）或分裂的（从完整的数据集开始，将其划分为分区）。
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