Update 4.1.1.8.AgglomerativeClustering_manual.md

manual1903/operator/4.1.1.8.AgglomerativeClustering_manual.md

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 ## Operator 설명
 - 계층적 트리 모양을 이용해 개별 개체들을 순차적, 계층적으로 유사한 개체 그룹과 통합하여 군집화를 수행하는 알고리즘이다.<br>
 1. 먼저 거리가 가장 가까운 것을 하나의 클러스터로 묶게 된다.
-<img src="/images/4.1.1.8.Agglomerative_1.png">
+<img src="../images/4.1.1.8.Agglomerative_1.png">
 2. 그 다음 또 다시 가장 가까운 것을 묶게 된다.
 <img src="/images/4.1.1.8.Agglomerative_2.png">
 3. 이런 식으로 모든 데이터가 하나로 묶을 때까지 반복 수행을 하게 된다.
-<img src="/images/4.1.1.8.Agglomerative_3.png">
+<img src="../images/4.1.1.8.Agglomerative_3.png">
    - 만약 2개의 클러스터로 나누고 싶다면 아래와 같이 할당하면 된다.
-<img src="/images/4.1.1.8.Agglomerative_4.png">
+<img src="../images/4.1.1.8.Agglomerative_4.png">
    - 거리계산 할 때의 사용된 방법에는 Single link, Complete link, Average link 방식을 사용하게 된다.<br>
 Single link 방식은 클러스터 간의 최소 거리로 측정하게 된다.
-<img src="/images/4.1.1.8.Agglomerative_5.png">
+<img src="../images/4.1.1.8.Agglomerative_5.png">
 Complete link 방식은 클러스터 간의 최대 거리로 측정하게 된다.
-<img src="/images/4.1.1.8.Agglomerative_6.png">
+<img src="../images/4.1.1.8.Agglomerative_6.png">
 Average link 방식은 모든 점과의 거리를 평균 내 측정하게 된다.
-<img src="/images/4.1.1.8.Agglomerative_7.png">
+<img src="../images/4.1.1.8.Agglomerative_7.png">
 
 ## Operator 파라미터 설명
 - numberOfClusters: cluster의 개수 (required)