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CASP16 的 H0215 样本，聚类之后，10个类别的最高置信度结果。

Agglomerative Clustering，即凝聚层次聚类，属于层次聚类算法，通过逐步合并或聚集数据点，构建嵌套的聚类。核心思想是将每个数据点视为一个单独的簇，然后，逐步合并最相似的簇，直到满足某种停止准则。这种相似性的度量通常基于距离或密度，例如欧几里得距离、余弦相似度等。该算法采用自底向上的方式构建聚类层次，将每个数据点作为单个聚类开始，然后，迭代合并最接近的聚类对，直到所有数据点合并为一个聚类，或直到达到指定的聚类数量为止。

在预测蛋白质结构的过程中，尤其是蛋白质复合物，其包括多种不同的构象，也需要不同的结构采样方式，这样，就需要选择出，结构有差异且又符合折叠原则的合适结构，作为蛋白质结构的候选，用于分析。例如在 CASP (Critical Assessment of Te