层次聚类是一种聚类分析方法，它将数据集中的对象进行分组，以便与其他组内的对象相比具有更相似的特征。该方法的结果可以表示为树状图，称为谱系图。
在层次聚类中，可以使用两种方法来组织数据：自上而下（称为分裂）或自下而上（称为合并）。如果采用自下而上的方法，开始时把每个对象看作一个单独的簇，然后将它们逐步合并为更大的簇，直到形成完整数据集的最终簇。如果采用自上而下的方法，开始时把整个数据集看作一个簇，然后逐步分裂它成更小的簇，直到每个簇只包含一个对像为止。
以下是一个简单的示例：
假设有一组数据：A(1,1)，B(2,1)，C(4,3)，D(5,4)和E(6,5)。
自下而上的层次聚类方法会从单独的对象开始，将A和B合并成一个簇，然后再将C、D和E合并成另一个簇。这样就得到了一个包含两个簇的树状图。可以根据需要通过树状图中的划分来确定聚类的数量。
自上而下的层次聚类方法则从整个数据集开始。将整个数据集视为一个簇，然后将它分成两个簇。每个簇会再次分裂成更小的簇，如此循环，直到每个簇只包含一个对象。这样也会得到一个包含两个簇的树状图。
需要注意的是，在层次聚类中，选择哪种方法取决于数据的结构和目标。通常，自下而上的方法更适合于密集的簇，而自上而下的方法更适合于稀疏的簇。此外，还可以根据需要使用不同的距离度量方法来计算簇之间的距离。
层次聚类是一种基于距离测量的聚类方法。
层次聚类分为聚合式（自下而上）和分裂式（自上而下）两种方式。
聚合式层次聚类从每个样本点为一类开始，逐步合并样本点到一个大类中，直到所有样本点都和其他样本点合并成为一个大类。
分裂式层次聚类从所有样本点都在同一个大类中开始，逐步将大类拆分为更小的类，直到每个样本点都成为一个单独的类。
层次聚类的聚类结果可以用树形图（dendrogram）来表示。
在层次聚类中，距离测量方法和聚类算法的选择对聚类结果有明显影响。
层次聚类的优点是它可以直观的表示聚类结果，缺点是它对于大数据集的处理会比聚类分裂式方法慢。
什么是Hierarchical Clustering？它与k-Means Clustering有什么不同之处？
答：Hierarchical Clustering是一种聚类算法，它将数据集分为不同的群体，每个群体可以进一步划分成更小的群体，直到达到唯一的数据点群体。与k-Means Clustering的不同之处在于，Hierarchical Clustering算法可以根据数据自身的特点自行确定群体数量，不需要提前设定群体数量。
当使用Hierarchical Clustering时，如何选择分群的距离度量方式？
答：常用的距离度量方式有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。在选择时需要对数据集的特点有一定的了解，可以使用不同的距离度量方式进行实验比较，选择表现最好的距离度量方式。
在Hierarchical Clustering算法中，如何决定分群的方法？
答：Hierarchical Clustering算法的分群方法有两种：凝聚层次聚类和分裂层次聚类。凝聚层次聚类是一种自下而上的方法，它从单个数据点开始将相似的数据点逐步归纳为群体。分裂层次聚类是一种自上而下的方法，它将所有数据点视为一个群体，然后逐步细分群体直到达到单个数据点。
在Hierarchical Clustering算法中，如何选择分群的标准？
答：分群的标准包括最小距离分群、最大距离分群、平均距离分群等。最小距离分群是指选择最相似的成员进行分群，最大距离分群是指选择最不相似的成员进行分群，平均距离分群是指所有成员之间的平均距离决定分群。
Hierarchical Clustering算法会根据什么样的标准停止运行？
答：Hierarchical Clustering算法会根据选择的算法和分群标准进行运行，直到达到指定的终止条件，例如最小值、最大值、平均值等特定数值的距离。如果不指定终止条件，算法会运行直到所有数据点都被分为单独的群体。