聚合聚类的文档或代码示例

以下是Python中使用SciPy库实现聚合聚类的代码示例：

import scipy.cluster.hierarchy as sch
import numpy as np

# 生成随机数据集
X = np.random.randn(10, 2)

# 计算点之间的距离矩阵
dist_mat = sch.distance.pdist(X)

# 使用平均连接聚合算法进行聚类
Z = sch.linkage(dist_mat, method='average')

# 将聚类结果以树的形式展示出来
dendrogram = sch.dendrogram(Z)

# 输出聚类标签
labels = sch.fcluster(Z, t=1, criterion='distance')
print(labels)

在上面的示例中，我们首先生成了一个10x2的随机数据集，然后计算了点之间的距离矩阵。接着，我们使用平均连接聚合算法对数据进行聚类，得到一个树状图。最后，我们通过设置阈值参数，将树状图划分成不同的聚类标签。

除了SciPy库外，Python中还有其他一些常用的聚合聚类库，如scikit-learn和hdbscan等。不同库的使用方法略有差异，但基本原理都是相似的。