本发明属于自然语言处理技术领域，公开了凝聚型层次聚类算法优化系统、方法、设备、介质及终端，对凝聚型层次聚类算法的计算过程进行优化，将目标聚类样本拆分为多个组团，对不同组团分别进行聚类后，对不同聚类组团进行合并，得到最终的聚类结果。为避免计算量随样本量增加呈指数级增长的问题，有效提升凝聚型层次聚类算法的计算效率。本发明优化后的算法能够支持多进程计算，针对不同组团的聚类可同步进行，通过对多进程计算的支持，可显著提升计算效率。针对10000条文本数据进行聚类测试，本发明优化后的算法聚类部分计算时长约为30.1s，传统算法聚类部分计算时长约为101.5s，优化后算法聚类计算效率有显著提升。