Hierarchical clustering ->거리 행렬 사용한다. ->입력으로 clusters 수(=k)가 필요하지 않다. (input 값이 필요 없지만 알고리즘의 종료도 명확하지 않다.) ->언제 멈출지 결정해야 한다. ->bottom-up(agglomerative) and top-down(divisive) 접근 Agglomerative clustering(bottom-up) 1) single link clustering ->가장 가까운 인접 클러스터링 ->두 그룹 G와 H 사이의 거리는 각 그룹의 가장 가까운 두 멤버 사이의 거리로 정의된다. -Bottom-up approach example d(1,2),3 = min(d1,3 , d2,3) = min (6,3) = 3 d(1,2),4 = min(d..
