병합의 반복
현재 군집들 사이에서 연결 기준의 값이 가장 작은 쌍을 합친다. 병합 이후에는 새 군집과 나머지 군집의 값을 다시 평가한다. 원하는 군집 수에서 멈추거나 거리 문턱에 따라 계층을 잘라 표본 배정을 얻는다. 한 번 합친 것을 다음 단계에서 다시 분리하는 방식은 아니다.
연결 기준
단일 연결은 두 군집에 걸친 표본 쌍의 최소 거리를, 완전 연결은 최대 거리를 쓴다. 평균 연결은 두 군집 사이 모든 표본 쌍 거리의 평균을 사용한다. 워드 기준은 병합에 따른 군집 내부 제곱거리 합의 증가를 비교한다. 따라서 같은 자료에서도 기준이 바뀌면 병합 순서가 달라질 수 있다.
최소와 최대의 차이
이미 형성된 군집 A=(0,2), B=(5,9)를 생각하자. 두 군집 사이 표본 쌍 거리는 5,9,3,7이다. 단일 연결의 값은 3, 완전 연결은 9, 평균 연결은 6이다. 이것들은 중심 간 거리와 같은 개념이 아니다. 자료 전체에 다른 군집이 있으면 각 기준으로 그 군집들과도 비교하여 다음 병합을 결정한다.
계층의 해석
병합 과정을 나무 모양으로 보면 어느 단계에서 덩어리들이 합쳐졌는지 살필 수 있다. 높이를 실제 거리처럼 해석할 때는 사용한 기준을 확인해야 한다. 특징 단위와 연결 허용 구조도 결과를 바꾼다. 계층이 만들어졌다는 사실만으로 모든 가지가 실제 의미 있는 범주라는 결론을 내릴 수는 없다.
관련 문서
K 평균 군집화 / DBSCAN / 평균 이동 군집화 / 유클리드 거리 / 특징 표준화 / 실루엣 계수 / 기계 학습