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Agglomerate
要素 
, 
, ...の階層的クラスタリングを返す．
各クラスタの 
を 
で表す．
各クラスタの 
を 
で表す．
詳細
を使うためには，まず階層的クラスタリングパッケージをロードしなくてはならない．それにはNeeds["HierarchicalClustering`"]を実行する必要がある．
はClusterオブジェクトを返す．- クラスタ階層はDendrogramPlotを使って見ることができる．
- データ要素
は，それぞれの 
がすべて同じ次元であるような数値リスト，行列，テンソル，ブール要素のリスト，文字列のいずれかとなり得る． - 次のオプションを使うことができる：
-
DistanceFunction Automatic 使用する距離（非類似度）尺度 Linkage Automatic 使用するクラスタリングの連結法 - デフォルト設定のDistanceFunction->Automaticでは，
は数値データについてはSquaredEuclideanDistanceを，ブールデータについてはJaccardDissimilarityを，文字列データに対してはEditDistanceを使う． - DistanceFunctionの設定は，任意の距離，非類似度の関数，あるいは2つの値の間の距離を定義する純関数 f とすることができる．
は，メンバ要素間の非類似度がある場合に，クラスタ間の非類似度を決定する．- Linkageオプションに可能な設定は次の通りである：
-
"Single" クラスタ間の最小非類似度 "Average" クラスタ間の平均非類似度 "Complete" クラスタ間の最大非類似度 "WeightedAverage" クラスタ間の重み付き平均非類似度 "Centroid" クラスタの重心からの距離 "Median" クラスタの中央値からの距離 "Ward" ウォードの最小分散非類似度 f 純関数 - 関数 f は，クラスタ k からクラスタ i と j の融合により形成された新しいクラスタまでの距離を計算する．
- f に与えられる引数は
，
，
，
，
である．ここで，d はクラスタ間の距離であり，n はクラスタ内の要素の数である．
