python聚类树状图

要绘制Python中的聚类树状图，您可以使用scikit-learn和matplotlib库来完成。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram

# 创建一个示例数据集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=0)

# 使用层次聚类算法进行聚类
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=None, distance_threshold=0)
clustering.fit(X)

# 绘制树状图
dendrogram(clustering.linkage_, labels=np.arange(len(X)))
plt.xlabel('样本索引')
plt.ylabel('距离')
plt.title('聚类树状图')
plt.show()

在上面的代码中，首先使用`make_blobs`函数创建了一个随机的示例数据集。然后，使用`AgglomerativeClustering`进行层次聚类，其中`n_clusters=None`表示不确定聚类数量。接下来，通过调用`dendrogram`函数并传入层次聚类结果的连接矩阵，绘制了树状图。最后，使用matplotlib库对图像进行标注和展示。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据您的数据和需求进行相应的修改和调整。