理工酷

实现步骤

（1）给定数据集X={x_1,…,x_n } （2）初始化，每个样本形成一个簇 （3）计算任意两个簇之间的距离； （4）合并距离最近的两个簇，形成新的簇，返回步骤 （5）如果整个数据集已经在一个簇内，算法停止

优点

• 聚类速度快且能够有效处理噪声点，发现任意形状的空间聚类。
• 不需要输入划分聚类个数
• 可以通过调节超参数过滤数据中的噪声

缺点

• 当数据量增大时，要求较大的内存支持且I/O消耗也大
• 当空间聚类的密度不均匀、聚类间距差相差很大时，聚类质量较差，MinPts和ε选取困难。
• 算法聚类效果依赖于距离公式选取