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特点：对于形状无能为力稳定性较差。
代表算法：CURES算法
基本原理从上至下，从下至上
方法：把每一个数据点看成一个单独的聚类，并且一直合并两个已有的聚类直到最后的聚类个数为想要的聚类數目k，每个阶段选择两个需合并的聚类的过程都是建立在计算两个类代表点的所有结点对的最短距离的基础之上
代表算法：DBSCAN算法
在有噪喑的数据中发现各种形状和大小的簇。关键点半径，最小邻域数可以发现任意形状的簇中。
4.模型聚类——基于一些概率分布
代表算法：网格神经算法SOM
每个簇假定一个模型寻找数据给定模型的最佳拟合。稳定性好
代表算法：CLQUE算法