请考虑此文件夹中的数据，用matalab使用层次聚类算法将测试数据集（“testing.xls”）聚类，预测测试点的簇标签。请提交测试点的聚类标签，并详细描述您的聚类过程，包括数据预处理过程、聚类算法、验证过程等。本作业问题的得分主要取决于测试数据点的聚类准确性和内在指标。

在MATLAB中，我们可以使用Hierarchical Clustering（层次聚类）算法对"testing.xls"中的数据进行聚类。以下是完成这个任务的一般步骤：

1. **数据预处理**:
- 首先，我们需要加载Excel文件到MATLAB中，可以使用`readtable`函数。检查并处理缺失值（如用平均值填充），异常值或标准化数值，因为层次聚类对数据的分布敏感。

   data = readtable('testing.xls');
   data = rmmissing(data); % 删除缺失值
   if necessary
       data = zscore(data); % 标准化数据
   end

2. **选择合适的距离度量**:
- 对于数值型数据，通常使用Euclidean distance（欧氏距离）作为相似度计算的基础。对于分类变量，可能需要将其转换为数值形式再做处理。

3. **构建层次聚类树**:
- 使用`linkage`函数，可以有单链接、全连接、组链接等多种选择。这里假设我们使用的是ward's method（ ward.D）以最小化内部误差平方和。

   Z = linkage(data, 'ward', 'euclidean'); % 创建链接矩阵

4. **确定最佳切分点**:
- 使用`cluster`或`inconsistent`函数来确定最优的聚类数。这通常涉及到观察轮廓系数（Silhouette Coefficient）或其他可视化工具（如dendrogram）来判断划分的合理性。

5. **应用聚类**:
- 使用`cutree`函数根据最优的聚类数对数据进行分割，并获取测试点的簇标签。

   clusterLabels = cutree(Z, optimalNumClusters); % 聚类标签

6. **验证和结果展示**:
- 可以使用`confusionmat`绘制混淆矩阵，评估聚类的准确性。同时，检查内部分割的稳定性（如Shannon-Wiener多样性指数），以衡量聚类的效果。

cm = confusionmat(trueLabels, clusterLabels);
disp(cm);