设计层次聚类法分类器编写python代码并绘图

下面是一个使用层次聚类算法进行分类的Python代码，并将聚类结果用图形展示出来：

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
from matplotlib import pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.rand(100, 2)

# 使用层次聚类算法进行聚类
Z = linkage(data, 'ward')

# 绘制聚类结果图形
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.title('Hierarchical Clustering Results')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
dendrogram(Z, leaf_rotation=90, leaf_font_size=8, color_threshold=0.5*max(Z[:,2]))
plt.show()

在上面的代码中，我们使用numpy库生成了100个随机数据点，并将其存储在data变量中。然后，我们使用scipy库中的linkage函数计算层次聚类的结果，并将结果存储在Z变量中。最后，我们使用matplotlib库中的dendrogram函数绘制了树状图，并将图形展示出来。在绘制树状图时，我们设置了叶子节点的旋转角度、字体大小和颜色阈值，以使图形更加美观和易读。

需要注意的是，上述代码只是将数据点进行了聚类，而没有进行分类。如果需要将数据点分成多个类别，可以在dendrogram函数中设置颜色映射，并使用cut_tree函数将树状图切割成不同的子树，每个子树对应一个分类。具体实现方法可以参考scipy库的文档和示例。