层次化聚类树

层次化聚类树是一种数据结构，它通过将数据集划分为不同的簇来组织数据。这种划分过程是递归的，每个簇都可以进一步划分为更小的簇，直到达到某个停止条件为止。层次化聚类树通常使用自底向上的方法构建，首先将所有数据点视为一个簇，然后逐渐合并最相似的簇，直到只剩下一个簇或满足停止条件为止。这种方法的一个优点是可以直观地展示数据的层次结构，并且可以通过调整停止条件来控制聚类的粒度。然而，层次化聚类树也有一些缺点，例如需要大量的计算资源和时间来构建树，并且可能受到初始划分的影响。