مقاله‌ی زیر به همراه خلاصه آن در وب‌سایت ویکیپدیا آمده است. موضوع آن را مشخص کنید

مقاله: تجمعی: رویکرد این دسته «پایین به بالا» می‌باشد: با شروع از پایین، در هر مرحله دو خوشه با یکدیگر تجمیع شده و یک خوشه جدید تشکیل می‌دهند. خوشه‌های جدید در سطح‌های بالاتر قرار گرفته و این روند تکرار می‌شود. تجزیه‌ای: رویکرد این دسته «بالا به پایین» می‌باشد: با شروع از بالا، در هر مرحله یک خوشه به خوشه‌های کوچکتری تجزیه می‌شود که در سطح پایین‌تر قرار می‌گیرند. برای این‌که بفهمیم کدام خوشه‌ها باید با هم تجمیع بشوند یا از یکدیگر تقسیم بشوند باید معیاری از تفاوت بین خوشه‌ها تعریف شود. در اکثر روش‌ها، این معیار به کمک تعریف یک متریک و یک معیار پیوند حاصل می‌شود. متریک فاصله بین دو تک مشاهده را تعیین کرده و معیار پیوند فاصله بین دو مجموعه مشاهده را توسط تابعی از فاصله دو به دو بین مشاهدات هر مجموعه تعریف می‌کند. انتخاب یک متریک مناسب شکل خوشه‌ها را تحت تأثیر قرار می‌دهد، زیرا به ازای یک متریک چند مشاهده می‌توانند به یکدیگر نزدیک باشند ولی به ازای متریک دیگری فاصله آن‌ها از هم افزایش یابد. به عنوان مثال در یک فضای دو بعدی فاصله بین نقاط (۰ و ۰) و (۱ و ۰) بنابر روش‌های معمول یک می‌باشد، اما فاصله بین دو نقطه (۰ و ۰) و (۱ و ۱) با در نظر گرفتن فاصله منهتن ۲ می‌باشد، با در نظر گرفتن فاصله اقلیدسی رادیکال ۲ می‌باشد، و با در نظر گرفتن فاصله بیشینه ۱ می‌باشد. بعضی از متریک‌های رایج برای استفاده در خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی: برای متون و سایر داده‌های غیر عددی، متریک‌هایی مانند فاصله همینگ یا فاصله لون‌اشتاین استفاده می‌شوند. یک مرور در خوشه‌بندی‌های استفاده‌شده در تحقیقات سلامت روان نشان می‌دهد که بیشترین معیار فاصله استفاده‌شده در مطالعات منتشر شده در آن حوزه از فاصله اقلیدسی یا مجذور آن استفاده می‌کند. معیار پیوند فاصله بین دو مجموعه مشاهده را توسط تابعی از فاصله دو به دو بین مشاهدات هر مجموعه تعریف می‌کند. بعضی از معیارهای پیوند رایج بین دو مجموعه مشاهده a و b: که در آن‌ها d متریک است. خوشه‌بندی تجمعی با یک خوشه به ازای هر مشاهده شروع‌شده و در هر مرحله، دو خوشه که کمترین تفاوت را با یکدیگر دارند تجمیع شده و یک خوشه بزرگتر را تشکیل می‌دهند. این کار باعث می‌شود تا در سطح بالاتر یک خوشه کمتر وجود داشته باشد و تا زمانی که تعداد خوشه‌ها به یک برسد این کار ادامه پیدا می‌کند. داده‌های زیر را با متریک …
خلاصه:] در داده کاوی و آمار، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (همچنین به نام تحلیل خوشه سلسله‌مراتبی) یک روش خوشه‌بندی می‌باشد که هدف آن ساخت یک سلسله‌مراتب از خوشه‌ها می‌باشد. روش‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی به دو دسته تقسیم می‌شوند: هر سطح از سلسله‌مراتب یک دسته‌بندی از داده‌ها را نمایش می‌دهد که می‌توان به آن به شکل یک درخت نگاه کرد. هر کدام از برگ‌های درخت نشان‌دهنده یک مشاهده اولیه می‌باشند و ریشه درخت مجموعه تمام مشاهدات است. نتایج یک خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی عموما به شکل یک دندروگرام نمایش داده می‌شوند. 
موضوع:
خوشه بندي سلسله مراتبي