商品库有 20 万 SKU、100 维特征，业务要求输出一棵可解释的分类树（不是扁平簇）。直接对 20 万样本跑凝聚层次聚类会怎样？你会怎么在规模与树结构之间取舍？
面试官在考什么
判断候选人对层次聚类复杂度、链接准则、以及“微簇+层次”两阶段方案是否真正理解。
回答框架 · 前两步
- 凝聚层次聚类距离矩阵 O(n²) 内存、时间 O(n² log n)~O(n³)，20 万样本直接跑内存和时间都不可行。
- 两阶段方案：先用 MiniBatchKMeans/BIRCH 生成几千个微簇，再在微簇上做层次聚类，微簇大小作为权重。
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