凝集型階層的クラスタリングの一種. 任意の対象の対 \(x_1\) と \(x_2\) の非類似度 \(d(x_1,x_2)\) が与えられたデータを扱う. クラスタ \(C_1\) と \(C_2\) の非類似度 \(d(C_1,C_2)\) を次式で測る. \[d(C_1,C_2)=\min_{x_1\in C_1, x_2\in C_2} d(x1,x2)\] これは二つのクラスタの要素間の非類似度の最小値. 全てクラスタが単一の対象で構成された状態から,このクラスタ間の距離が最小になるクラスタを,再帰的に併合することで階層構造を獲得する.
最小全域木と併合されるクラスタが一致する
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