以 Figure 5.2 的 A–G 七個 Objects 示範 Bottom-up Hierarchical Clustering 與 Dendrogram。
理解逐步合併流程、Dendrogram y-axis 與利用 Vertical Distance 判斷群數。
開始時七個 Data Points 各自成群；Algorithm 每次合併距離最近的 Objects／Clusters，直到所有 Objects 成為一群。
| 階段 | 原書合併 |
|---|---|
| 1 | B–C |
| 2 | D–E |
| 3 | F–G |
| 4 | A 與 B–C |
| 5 | D–E 與 F–G |
| 最後 | A–B–C 與 D–E–F–G |
由 N 個 singleton clusters 開始，每輪合併最近群組；用 Dendrogram 顯示階層，並觀察最大的 Vertical Distance 作為群數 heuristic。
原書指出可考慮三群 A–B–C、D–E、F–G；但最大的 Vertical Distance 建議 兩群：A–B–C 與 D–E–F–G。
Hierarchical Clustering 提供從 1 群到 N 群的多種切法，因此最終群數仍需要 Analyst Judgement。
「依以下 Dendrogram 合併順序，說明不同切割高度會形成哪些 Clusters；不要補造原書未提供的距離值。」
題目： Dendrogram 是否只會產生唯一群數答案？
參考解答： 不會。原書指出它提供 N 種群數選項，分析者需依 Vertical Distance heuristic 與判斷選擇。