层次聚类（1）
层次聚类算法不同于其它算法，主要体现在它不是只生成一个分类结果，而是产生一系列原模式集合的分类结果，每个分类结果满足一些限制。
1、概念
X = {x_i, i = 1,...,N}; 是N个l维特征向量组成的集合，我们就是要对这个集合中的特征向量分类。
Clustering ： R = {C_j, j = 1,...,m}。是某个聚类结果，就叫他类簇吧，我想这样叫，也许别人已经定义了类簇，但是我还是想这样叫他。
如果类簇（clustering）R_1 包含 k个类（cluster），类簇R_2 包含r个类，且r < k, 如果R_1中的每一个类都是R_2中的某个类的子集，那么我就说类簇R_1 嵌入到了 R_2中。
注意，R_1中至少有两个类是R_2的中某个类的真子集，我没有深入思考这一点，但是这好像是显然的。
比如 R_1 = {{x_1, x_3}, {x_4}, {x_2,x_5}}， R_2 = {{x_1, x_3,x_4}, {x_2.x_5}} ，那么R_1嵌入了R_2中。
层次聚类的目标就是将X分成多个嵌套的类簇（a hierarchy of nested clusterings），这类算法大约包含N步，每一步都是利用上一步产生的类簇结果，生成一个新的类簇，这两个类簇存在一个嵌套关系。根据这种嵌套关系，一般层次聚类有两个方向， 一种方法是从每个特征向量为一类，N个类，聚成一个类，另一种是从一个类，一步步处理到N个类。
前者叫 agglomerative层次算法，后者叫 divisive层次算法。
2、 Agglomerative算法
设g(C_i, C_j)为 C_i 和 C_j两个类之间的近邻测度（proximity measurement）， t 表示 当前层次的序号。 下面叙述的是 GAS（Generalized Agglomerative scheme）
下面的算法， g 表示的不相似度测度。
Initialization:
Choose R_0 = {C_i = {x_i}, i = 1,...,N} as the initial clustering.
t = 0.
Repeat :
t = t + 1;
Among all possible pairs of clusters (C_r, C_s) in R_{t-1} find the one (C_i,C_j), such that g(C_i, C_j) = min g(C_r,C_s);
define C_q = C_i U C_j and produce a new clustering R_t = (R_{t-1} - {C_i, C_j}) U {C_q}
Until all vectors lie in a single cluster.
3、matlab中的agglomerative 算法
给定 模式的特征向量集
Object 1: 1, 2
Object 2: 2.5, 4.5
Object 3: 2, 2
Object 4: 4, 1.5
Object 5: 4, 2.5
即
X = [1, 2; 2.5, 4.5; 2, 2; 4, 1.5; 4, 2.5];
下面的三个命令可以看到层次图：
Y = pdist(X); Z = linkage(Y); dendrogram(Z)
结果如下：
更详细的解释，可以参看下面的参考信息。
参考：
《Pattern Recognition 4th edition》
Mathwork website
http://www.mathworks.cn/cn/help/stats/hierarchical-clustering.html#bq_6_ia
http://www.mathworks.cn/cn/help/stats/linkage.html