摘要
聚类分析作为数据挖掘领域的核心任务之一，旨在将数据对象划分为不同的组别，使得组内对象相似度高，组间对象相似度低。
近年来，随着数据规模的爆炸式增长和应用场景的日益复杂，传统的聚类算法面临着效率和精度方面的挑战。
层次聚类算法作为一种经典的聚类方法，具有可解释性强、能够发现不同粒度聚类结构等优点，但其在大规模数据集上的计算复杂度较高。
为此，基于层次策略的聚类算法应运而生，通过引入层次化的思想，结合其他聚类算法或优化策略，以提高层次聚类的效率和性能。
本文首先介绍聚类分析和层次聚类算法的基本概念，然后回顾基于层次策略的聚类算法的研究现状，重点阐述不同层次策略的设计思路、优缺点和适用场景，并对典型算法进行分析和比较。
最后，总结基于层次策略的聚类算法面临的挑战和未来的研究方向。
关键词：聚类分析；层次聚类；层次策略；算法实现；性能分析
随着信息技术的快速发展，各行各业积累了海量的数据，如何从这些数据中挖掘有价值的信息已成为亟待解决的问题。
聚类分析作为数据挖掘领域的重要研究方向之一，旨在将数据集中的对象根据其相似性划分为不同的组别，使得组内对象相似度高，组间对象相似度低[1]。
聚类分析在图像分割、模式识别、生物信息学、市场营销等领域有着广泛的应用[2]。
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