Любая попарная матрица расстояний

Способность алгоритма работать не с исходными координатами объектов (матрица "объект-признак"), а с заранее вычисленной квадратной матрицей сходства/различия размера $N \times N$. **Преимущества подхода:** Позволяет использовать *неметрические* или специфические пользовательские функции расстояния. Например, при анализе текстов (NLP) можно подать матрицу расстояний по косинусной мере, а в геномике — процент несовпадения последовательностей (расстояние Левенштейна). * **Представители:** Эту особенность отлично поддерживает общая *Агломеративная кластеризация*.