对一个8行10列的csv数据集进行层次聚类并输出每一簇的序号，python代码实现

好的，你需要先读取csv文件，然后使用pandas库将数据转换为numpy数组类型，再进行层次聚类。以下是实现代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, fcluster

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 转换为numpy数组类型
data = df.values

# 计算距离矩阵
distance_matrix = linkage(data, method='ward')

# 输出每个样本所属的簇
clusters = fcluster(distance_matrix, 3, criterion='maxclust')
print(clusters)

在这个例子中，我们使用`pandas`库读取了一个名为`your_data.csv`的文件，然后使用`values`属性将其转换为numpy数组类型。接着，使用`linkage`函数计算数据点之间的距离矩阵，`ward`表示使用Ward方差最小化方法进行聚类。最后，使用`fcluster`函数对距离矩阵进行聚类，`3`表示聚成3个簇。最终输出每个样本所属的簇。需要注意的是，聚类的结果可能会因为数据的随机性而有所不同。