分层聚类是一种可供选择的方法，它可以自下而上地构建层次结构，并且不需要我们事先指定聚类的数量。

什么是分层聚类？

该算法的工作原理如下：

将每个数据点放入其自己的群集中。

确定最近的两个群集并将它们组合成一个群集。

重复上述步骤，直到所有数据点位于一个群集中。

一旦完成，它通常由树状结构表示。

让我们看看分层聚类算法可以做得多好。我们可以使用hclust这个。hclust要求我们以距离矩阵的形式提供数据。我们可以通过使用dist。默认情况下，使用完整的链接方法。

这会生成以下树形图：​

从图中我们可以看出，群集总数的最佳选择是3或4：​

要做到这一点，我们可以使用所需数量的群集来切断树cutree。

现在，让我们将它与原始物种进行比较。

它看起来像算法成功地将物种setosa的所有花分为簇1，并将virginica分为簇2 。 

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让我们看看我们是否可以通过使用不同的连接方法更好。这一次，我们将使用平均连接方法：

这给了我们以下树状图：

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我们可以看到，群集数量的两个最佳选择是3或5.让我们用cutree它来将它降到3个群集。

我们可以看到，这一次，该算法在聚类数据方面做得更好，只有6个数据点出错。

我们可以如下绘制它与原始数据进行比较：

这给了我们下面的图表：

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内部颜色与外部颜色不匹配的所有点都是不正确聚类的点。