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기계 학습과 데이터 마이닝

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클러스터 분석 BIRCH 계층적 군집화 k-평균 알고리즘 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS Mean-shift
차원 축소 인자 분석 CCA 독립 성분 분석 LDA 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t-SNE
구조화 예측 그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모형 잠재 디리클레 할당
이상 탐지 k-최근접 이웃 알고리즘 국소 특이점 요인
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계층적 군집화(Hierarchical clustering), 계층적 클러스터 분석, 위계적 군집화, (hierarchical cluster analysis, HCA)은 데이터 마이닝 및 통계학에서 클러스터 계층을 구축하려는 클러스터 분석 방법이다. 계층적 군집화 전략은 일반적으로 두 가지 범주로 나뉜다.

응집형/병합(agglomerative): 이것은 "상향식" 접근 방식이다. 각 관찰은 자체 클러스터에서 시작하고 클러스터 쌍은 하나가 계층 구조 위로 이동할 때 병합된다.
분할(divisive): 이는 "하향식" 접근 방식이다. 모든 관찰은 하나의 클러스터에서 시작하고 계층 구조 아래로 이동함에 따라 분할이 반복적으로 수행된다.

일반적으로 병합과 분할은 탐욕적인 방식으로 결정된다. 계층적 군집화의 결과는 일반적으로 덴드로그램(dendrogram)^[1]으로 표시된다.