階層的クラスタリングは、データを階層的にグループ化する手法です。この方法では、データポイントを最初は個別のクラスタとして扱い、次第に類似性に基づいてクラスタを統合していきます。最終的には、すべてのデータが一つの大きなクラスタにまとめられます。 この手法には主に二つのアプローチがあります。凝集型（agglomerative）では、最も近いクラスタを繰り返し結合し、分割型（divisive）では、全体のクラスタを徐々に分割していきます。階層的クラスタリングは、データの構造を視覚化するのに役立つデンドログラムを生成することができます。