こんにちは、樋口です。書き込みありがとうございます。

私の解説より、こちらの本の最初の何章かにお目通しいただく方がきっと分か
りやすく、しかも確実かと思います。その点をご了承のうえ、以下をご覧下さ
い。
> 実例 クラスター分析
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階層的クラスター分析は、「似ているもの同士をくっつけて1つのクラスター
にする」という作業を繰り返す方法です。なので最終的には、全データを1つ
のクラスターに併合してしまうことになります。

この繰り返しの際に、似ているものから順にくっつけていきます。このため、
最初の方では割と似たもの同士をくっつけているのですが、最後の方になると
あまり似てないものを無理してくっつけることになります。

この「似ていない度合い」「無理している度合い」が併合水準だと考えてくだ
さい。ですから分析が進むにつれて（併合水準のグラフが右に行くにつれて）
併合水準は上がるはずです。急に上がるということは、そこで大きく無理をし
てくっつけているわけですから、その前の方が良いでしょうね。

添付画像だと、たとえばクラスター数が5よりは6の方が、11よりは12の方が良
いかなという感じだと思います。