不同的分类特征组合对不同土壤类型进行J-M距离分析的python代码

以下是一个简单的示例代码，用于对不同土壤类型进行J-M距离分析：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram

# 定义分类特征
clay = [25, 30, 40, 20, 10, 15, 5, 18, 22, 28]
sand = [50, 40, 30, 60, 70, 65, 75, 62, 58, 45]
ph = [6.5, 7.0, 7.5, 6.8, 6.2, 6.4, 7.2, 6.9, 6.7, 7.1]

# 组合分类特征
features = np.array(list(zip(clay, sand, ph)))

# 计算J-M距离
distances = pdist(features, 'jaccard')

# 层次聚类
linkage_matrix = linkage(distances, 'ward')

# 绘制树状图
dendrogram(linkage_matrix)

在上面的代码中，我们首先定义了三个分类特征：粘土含量、砂含量和pH值。然后，我们将这些特征组合成一个特征向量，并使用J-M距离计算它们之间的距离。接下来，我们使用层次聚类算法对特征向量进行聚类，并将结果绘制成树状图。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际上，你需要根据你的数据和分析目的进行修改。