大きく分けて階層的手法と非階層的手法の二つ階層的クラスタリング距離が近いものからくっつけていく。逆に遠いものを別クラスタに分ける。最終的にツリー状のデンドログラムを書ける。様々なクラスター間距離(類似度)の測定方法がある。分類感度は低い連鎖する本によってしきい値があったり無かったり説明が違う気がする。Neighbor)法ある標準パターンからの距離で小さい順にソートし、上からK番目までのクラスタに重複して属させる。NN法と同様にしきい値に大きな影響を受ける。Wikipedia階層的クラスタリングの代表的な手法クラスター内の平方和を最小にするように併合する最長距離法NN法と逆に、最大距離をクラスターの距離とする。Wikipediaクラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみたK個のクラスタ(の標準パターン)を適当に決めるあるパターンを1番近いクラスタCjに属させるクラスタCjの標準パターンを補正する。Cjに属するパターンの平均を求めてそれを新しい標準パターンとする。クラスタの数はK個いくつかのKについて実行して最適なKを求める必要がある。Wikipedia最小平均分散法K-平均アルゴリズムと同様にあらかじめクラスタ数Kを指定するあるパターンPが、あるクラスタCに属するパターンの標準パターンからの距離の平均より近ければ、PをCに属させる。重心法とK-Means法を組み合わせたっぽい他にもたくさん提案されている。手法の選択まず、計算量の少ないK-Means法を用いると良い。階層構造が必要な場合はWard法か群平均法を用いる。その結果に不満なら最短距離法や最長距離法を用いる。