ward's method是分层聚类凝聚法的一种常见的度量cluster之间距离的方法，其基本过程是这样的（参考：http://blog.sciencenet.cn/blog-2827057-921772.html ）

  1. 计算每个cluster的ESS

  2. 计算总的ESS

  3. 枚举所有二项cluster【N个cluster是N*(N-1)/2个二项集】，计算合并这两个cluster后的总ESS值

  4. 选择总ESS值增长最小的那两个cluster合并

  5. 重复以上过程直到N减少到1

这个方法其实效率比较低，特别是算cluster的ESS值还要先求均值点，然后算距离的平方再求和，不过有一个快速的计算方法叫Lance-Williams Algorithm可以大大简化ward method的计算。先来一个图（来源：https://www.youtube.com/watch?v=aXsaFNVzzfI

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