层次聚类在不同层级上对样本进行聚类,逐步形成什么结构

层次聚类在不同层级上对样本进行聚类后，会逐步形成一棵树形结构，也被称为树状图或树状结构。这样的结构可以帮助我们更好地理解各个类别之间的关系，并且可以帮助我们更好地进行分类和预测。在树中的每个分支上，都对应着不同的类别，而这些类别又可以进一步细分成更小的类别。每个叶子节点代表一个单独的样本，而每个分支代表着不同的聚类。在这个过程中，我们可以根据不同的指标来进行聚类，如欧氏距离、曼哈顿距离等。

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利用sklearn中的层次聚类模块对样本数据进行聚类

使用sklearn中的层次聚类模块可以很方便地对样本数据进行聚类。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

# 生成样本数据
X = np.random.rand(10, 2)

# 构建层次聚类模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)

# 对样本数据进行聚类
labels = model.fit_predict(X)

# 输出聚类结果
print(labels)

在上面的代码中，首先使用numpy生成了一个10个样本的二维数据集，然后使用AgglomerativeClustering构建了一个层次聚类模型，其中n_clusters参数指定了聚类的簇数。最后使用fit_predict方法对样本数据进行聚类，得到了每个样本所属的簇标签。

利用skleam中的层次聚类模块对样本数据进行聚类

首先，需要导入sklearn.cluster模块中的AgglomerativeClustering类。然后，可以使用该类进行层次聚类。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

# 创建样本数据
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 创建层次聚类模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)

# 拟合数据
model.fit(X)

# 聚类结果
labels = model.labels_

print(labels)

在上面的代码中，首先创建了一个6个样本点的数据集X。然后，创建一个层次聚类模型，指定聚类数目为2。接着，使用拟合方法fit对数据进行聚类，得到聚类结果。最后，输出聚类结果labels。

需要注意的是，AgglomerativeClustering类还有一些其他的可选参数，如距离度量方式、连接方式等，可以根据具体情况进行调整。