层次聚类type
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层次聚类hierarchical clustering (hierarchical cluster analysis or HCA )
层次聚类可以划分为两类：
- agglomerative Hierarchical clustering(AHC)自底向上，这里主要写的是这种方法
- divisive Hierarchical clustering 自顶向下，一开始所有数据为一类，每次把一个类分开，因为把类分开算法较为复杂，所以这种方法关注度不高，
step1：先让各个样本各自成一类，
step2：距离最近的两类合并成一个新类
step3：反复执行step2
step4：根据需要，或根据距离临界值（阈值）确定分类数和分类结果
计算量巨大，例如100个样本点，第一轮要计算次，第二轮次（如果第1轮的没出现2个相等的最小距离）
scipy实现
scipy可以画谱系图，sklearn没有找到方法
seaborn也可以画谱系图
注意，不要用大量数据画谱系图，如果是大量数据，请先抽样。
