层次聚类（Hierarchical Clustering）是聚类算法的一族算法的总称，它通过连续合并或拆分聚类来构建嵌套聚类。这种聚类的层次结构就像树一样，树的根是收集所有样本的唯一簇，叶子是只有一个样本的簇。上图中，树根聚类就是abcdef，叶子聚类就是每一个字母的节点。在scikit-learn中，层次聚类可以通过AgglomerativeClustering对象来实现。这个算法使用自下而上的

Boosting的意思就是提升，这是一族通过训练弱学习模型的肌肉将其提升为强学习模型的算法。要想在机器学习竞赛中追求卓越，Boosting是一种必须的存在。这是一个属于高手的技术。