- [[凝集型階層的クラスタリング]] データ一つが個々のクラスタの状態から，順次クラスタを併合し，クラスタの階層を生成する - [[分割型階層的クラスタリング]] データ集合全体が一つのクラスタの状態から，順次クラスタを分割して，クラスタの階層を生成する - [[BIRCH]]: 要約特徴量 ## 利点 - クラスタリング実行後にクラスタ数を決定できる - 多くの非階層的クラスタリングでは事前にクラスタ数を決定する必要がある． - 結果の一意性 - 多くの非階層的クラスタリングでは初期状態の作成に乱数を使っているので，実行するたびに結果が変わる可能性がある． ## 欠点 - データ数（$n$）に対する計算速度のスケール - 例えば，最短距離法は$O(n^2)$，k-meansは$O(kn)$（$k$はクラスタ数）