层次聚类分析模型公式

层次聚类分析模型的公式可以根据不同的方法和算法而有所不同。其中一个常用的层次聚类算法是Lance-Williams算法。在Lance-Williams算法中，可以使用不同的参数来表示簇之间的邻近度。其中，簇Q和簇R之间的邻近度可以通过以下公式计算：

proximity(Q, R) = α * distance(Q, R) + β * distance(A, R) + γ * distance(B, R) + δ * distance(A, B) + ε * |distance(A, R) - distance(B, R)|

其中，distance(Q, R)表示簇Q和簇R之间的距离，A和B分别是合并形成簇Q和簇R的原始簇。α、β、γ、δ和ε是参数，可以根据具体情况进行设定。

此外，层次聚类还可以使用其他方法和公式来计算簇之间的相似度，如组平均方法、Ward方法和质心方法等。这些方法都有各自的公式和计算方式，具体可根据需求选择合适的方法进行分析。

总结起来，层次聚类分析模型的具体公式会根据使用的算法和方法的不同而有所差异。以上提到的是其中一种常用的公式，但还有其他可选择的公式和方法。