AGNES和DIANA算法 AGNES (AGglomerative NESting)算法最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步步地合并。两个簇间的距离由这两个不同簇中距离最近的数据点对的相似度来确定；聚类的合并过程反复进行直到所有的对象最终满足簇数目。 DIANA (DIvisive ANAlysis)算法是上述过程的反过程，属于分裂的层次聚类，首先将所有的对象初始化到一个簇中，然后根据一些原则（比如最大的欧式距离），将该簇分类。直到到达用户指定的簇数目或者两个簇之间的距离超过了某个阈值。

1.支持多维数组，采用欧氏距离 2.矩阵运算，尽量减少遍历，效率高！ 3.图形界面 4.多组测试数据

AGNES聚类法的基本算法部分，使用结构体数组存放测试数据，使用LIST容器及迭代器辅助聚类(注释是UTF-8编码格式的，在linux下可正常查看，在windows下需要转换格式)

自己用C++实现的AGNES凝聚层次聚类算法，完整的VS2010工程，代码里面包含有测试数据，具有良好的编程风格和详细的注释，可运行得到正确结果。

西瓜书里的Agnes算法，纯python实现（除了画图以外），数据为西瓜数据，代码清晰易懂，并数据可视化

主要介绍了python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

opencv配置就自行百度了 因为是用于opencv下，所以： 输入数据要求是Mat格式的特征数据，按行排列 返回数据为Mat格式的标签列表 如果想用于一般数据，自行修改即可 封装成类了，opencv配置正常的话可即刻运行

层次聚类(AGNES)算法(Python) 是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。AGNES是常用的一种层次聚类算法 使用场景：用于簇的数量较多,有连接约束等情况