Потенциальный недостаток кластеризации К-средних – предопределение числа кластеров К. Иерархическая кластеризация – это альтернативный подход, который не требует выбора К. Будем рассматривать агломеративную кластеризацию. Агрегированная иерархическая кластеризация - это восходящий алгоритм. Сначала каждая выборка рассматривается как кластер, а затем кластеры с высоким сходством объединяются в соответствии с определенными правилами. Наконец, все образцы образуют кластер или достигают определенного. Когда возникает условие, алгоритм завершается. Определение сходства между кластерами является основным моментом алгоритма, и сходство здесь определяется расстоянием между кластерами. Короткое (маленькое) расстояние между кластерами имеет высокое сходство, а большое (большое) расстояние между кластерами - низкий. Так существуют формулы нахождения расстояния между кластерами. MIN, также известное как «одиночная цепочка», - это расстояние между двумя ближайшими точками, между двумя кластерами (минимальная длина стороны между двумя кластерами).