讲解了分层次聚类法、最简单聚类法、最大距离样本、K平均聚类法、叠代自组织聚类法、ISODATA法的改进等-Explain the hierarchical clustering method, the simplest clustering method, the maximum distance the sample, K mean clustering method, self-organizing clustering iterative method, ISODATA method of

聚类算法综述,分层次聚类法（最短距离法),最简单的聚类方法.-Summary of clustering algorithm, hierarchical clustering method (the shortest distance method), the simplest method of clustering.

本论文在对各种算法深入分析的基础上，尤其在对基于密度的聚类算法、基于层次的聚类算法和基于划分的聚类算法的深入研究的基础上，提出了一种新的基于密度和层次的快速聚类算法。该算法保持了基于密度聚类算法发现任意形状簇的优点，而且具有近似线性的时间复杂性，因此该算法适合对大规模数据的挖掘。理论分析和实验结果也证明了基于密度和层次的聚类算法具有处理任意形状簇的聚类、对噪音数据不敏感的特点，并且其执行效率明显高于传统的DBSCAN算法。-Based on the analysis on clustering