其核心思想是，把每一个单个的观测都视为一个类，而后计算各类之间的距离，选取最相近的两个类，将它们合并为一个类。新的这些类再继续计算距离，合并到最近的两个类。如此往复，最后就只有一个类。然后用树状图记录这个过程，这个树状图就包含了我们所需要的信息。

常见算法包括：

BIRCH （Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies）主要是在数据体量很大的时候使用，而且数据类型是numerical。

ROCK（A Hierarchical Clustering Algorithm for Categorical Attributes）主要用在categorical的数据类型上。

Chameleon（A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling）里用到的linkage是kNN（k-nearest-neighbor）算法，并以此构建一个graph，Chameleon的聚类效果被认为非常强大，比BIRCH好用，但运算复杂的发很高，O(n^2)。