对角矩阵（即距离/相似度矩阵）是层次聚类（尤其是凝聚式层次聚类）的核心输入，其计算过程本质是基于距离矩阵不断合并簇、更新矩阵的迭代过程，具体步骤如下：
一、初始化距离矩阵（对角矩阵）
首先对所有N个数据点计算两两之间的距离，构建N×N的对称距离矩阵（对角矩阵，对角线元素为0，代表自身与自身的距离为0）。
- 常用距离度量：欧氏距离、曼哈顿距离等，层次聚类最常用欧氏距离。
- 示例：若有A-G共7个数据点，先计算所有点对的距离，得到对称的距离矩阵，对角线为0，非对角线元素为对应两点的距离。
二、迭代合并与矩阵更新
凝聚式层次聚类的核心迭代逻辑如下，每一步都会更新距离矩阵：
1. 寻找最近簇：在当前的对角矩阵中，找到非对角线距离最小的两个簇（初始时每个数据点就是一个簇）。
- 例如初始矩阵中B和C的距离最小（1.00），则优先合并B、C为一个新簇(B,C)。
2. 合并簇：将距离最近的两个簇合并为一个新簇，此时总簇数减1。
3. 更新距离矩阵：删除原两个簇对应的行和列，新增一行一列代表新簇与其他所有簇的距离，重新计算新簇到其余簇的距离，得到新的对角矩阵。
计算两个簇之间距离（即新行/列的数值）有三种常用标准：
- 单连接（Single Linkage）：取两个簇中所有点对的最小距离作为簇间距离，易受极端值影响，可能出现“链式效应”。
- 完全连接（Complete Linkage）：取两个簇中所有点对的最大距离作为簇间距离，限制较强，可能忽略整体相近的簇。
- 平均连接（Average Linkage）：取两个簇中所有点对的距离均值作为簇间距离，结果更稳定，计算量相对更大。
- 示例：合并(B,C)后，计算新簇(B,C)到A的距离，需取B到A、C到A的距离均值作为簇间距离。
三、终止与结果输出
重复上述“找最近簇-合并-更新矩阵”的步骤，直到满足终止条件：
- 可选终止条件：所有点合并为一个大簇、达到预设的簇数量、最近簇的距离超过设定阈值。
- 最终可通过树状图（dendrogram）可视化整个合并过程，直观展示数据的层次结构，也可通过切割树状图得到指定数量的聚类结果。
补充说明
如果是分裂式层次聚类（自顶向下），则初始将所有点放在一个大簇中，每次分裂时计算簇内点的距离矩阵，将最不相似的子簇拆分，逐步更新矩阵直到每个点自成一类，该方法实际应用较少。
