层次聚类(Hierarchical clustering)代表着一类的聚类算法，这种类别的算法通过不断的合并或者分割内置聚类来构建最终聚类。 聚类的层次可以被表示成树（或者树形图(dendrogram)）。树根是拥有所有样本的唯一聚类，叶子是仅有一个样本的聚类。 请参照 Wikipedia page 查看更多细节。
The AgglomerativeClustering 使用自下而上的方法进行层次聚类:开始是每一个对象是一个聚类， 并且聚类别相继合并在一起。 连接标准(linkage criteria 译注: 该词似乎尚未有公认的翻译标准) 决定用于合并策略的度量:
Ward 最小化所有聚类内的平方差总和。这是一种方差最小化(variance-minimizing )的优化方向， 这是与k-means 的目标函数相似的优化方法，但是用 凝聚分层（agglomerative hierarchical）的方法处理。
Maximum 或 complete linkage 最小化成对聚类间最远样本距离。
Average linkage 最小化成对聚类间平均样本距离值。
Single linkage 最小化成对聚类间最近样本距离值。
