8000 个商品 SKU，特征是从标题文本抽的归一化 embedding，你要输出一棵 3~5 层的类目树。如果直接用凝聚层次聚类：linkage 选哪种、为什么；8000 个点的内存和时间开销大概什么样；dendrogram 出来后你切在哪一层、依据什么？
面试官在考什么
判断候选人能否在真实规模约束下选对 linkage、并给出可执行的切层策略，而不是只会调一个函数。
回答框架 · 前两步
- linkage 选择要看数据形态：single linkage 容易 chaining，把一串相邻点连成一条长链；complete 对离群点敏感、倾向生成大小相近的球形簇；average 折中；Ward 最小化簇内平方和，只适用于欧氏距离且簇大小相近的场景，商品 embedding 一般用 average 或 Ward。
- 复杂度是时间 O(n^2 log n)、空间 O(n^2)：8000 个点用 float32 存距离矩阵约 256MB，可以接受；再大就得做近似（先聚微簇再层次合并，或换 BIRCH）。
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