当我尝试学习层次聚类时，我遇到了同样的问题，我发现以下 pdf 非常有用。

http://www.econ.upf.edu/~michael/stanford/maeb7.pdf

即使理查德已经很清楚这个程序，其他浏览问题的人也可能会使用 pdf，它非常简单明了，尤其是对于那些没有足够数学背景的人来说。

1) y 轴衡量单个数据点或集群的接近程度。

2) 加利福尼亚州和亚利桑那州与佛罗里达州的距离相等，因为 CA 和 AZ 在任何一个加入 FL 之前都在一个集群中。

3) 夏威夷加入的时间很晚；大约为 50。这意味着它加入的集群在 HI 加入之前更靠近。但也不是很近。请注意，它加入的集群（一直在右侧）仅在大约 45 处形成。HI 加入集群的时间晚于任何其他状态这一事实仅仅意味着（使用您选择的任何指标）HI 并不接近任何特定的状态。

水平轴代表集群。树状图上的垂直刻度表示距离或相异度。两个集群的每个连接（融合）在图表上通过将一条垂直线分成两条垂直线来表示。拆分的垂直位置（由短条显示）给出了两个集群之间的距离（相异性）。