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分布式层次聚类

分布式层次聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为多个簇，以便进行进一步的分析和处理。它的主要思想是将数据集分层次地进行聚类，每一层都将数据集划分为更小的簇，直到每个数据点都属于一个簇为止。

分布式层次聚类的核心思想是将数据集分层次地进行聚类，每一层都将数据集划分为更小的簇，直到每个数据点都属于一个簇为止。

分布式层次聚类的优势在于它可以处理大规模数据集，并且可以在分布式系统中进行计算。它可以应用于各种领域，如图像分割、文本分类、推荐系统等。

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