请帮我写一个聚类（angens ）算法实例，要求有案例描述跟源码

好的，以下是一个使用Agnes聚类算法的示例代码和案例描述：

案例描述：

假设我们有一个数据集，其中包含5个数据点，每个数据点有两个特征：x和y。我们的目标是将这些数据点聚类成两个簇。我们将使用Agnes聚类算法来实现这个目标。

源码实现：

import numpy as np

class AgnesCluster:
    def __init__(self, k=2, linkage='single'):
        self.k = k
        self.linkage = linkage
        
    def fit(self, X):
        # Initialize clusters
        clusters = []
        for i in range(X.shape[0]):
            clusters.append([i])
            
        # Compute pairwise distances between clusters
        distances = np.zeros((X.shape[0], X.shape[0]))
        for i in range(X.shape[0]):
            for j in range(i+1, X.shape[0]):
                distances[i,j] = np.linalg.norm(X[i]-X[j])
                distances[j,i] = distances[i,j]
        
        # Merge clusters until k clusters remain
        while len(clusters) > self.k:
            # Find closest pair of clusters
            min_distance = np.inf
            for i in range(len(clusters)):
                for j in range(i+1, len(clusters)):
                    if self.linkage == 'single':
                        distance = np.min(distances[clusters[i],clusters[j]])
                    elif self.linkage == 'complete':
                        distance = np.max(distances[clusters[i],clusters[j]])
                    elif self.linkage == 'average':
                        distance = np.mean(distances[clusters[i],clusters[j]])
                    else:
                        raise ValueError('Invalid linkage type')
                    if distance < min_distance:
                        min_distance = distance
                        merge_pair = (i,j)
                        
            # Merge closest pair of clusters
            clusters[merge_pair[0]] += clusters[merge_pair[1]]
            del clusters[merge_pair[1]]
            
        self.labels_ = np.zeros(X.shape[0])
        for i, cluster in enumerate(clusters):
            self.labels_[cluster] = i
            
        return self.labels_

在这个示例代码中，我们定义了一个AgnesCluster类，它包含两个参数：k和linkage。k表示最终要聚类的簇的数量，linkage表示要使用的链接方法（single、complete或average）。我们还定义了一个fit方法，该方法接受一个数据集X，并返回每个数据点的标签。

在fit方法中，我们首先初始化每个数据点所在的初始簇。然后，我们计算每对簇之间的距离，并使用指定的链接方法来合并距离最近的两个簇，直到只剩下k个簇为止。最后，我们为每个数据点分配一个标签，该标签与其所属的簇的索引相对应。

下面是一个使用AgnesCluster类的示例：

X = np.array([[1,1], [2,1], [1,2], [4,3], [5,4]])

clusterer = AgnesCluster(k=2, linkage='single')
labels = clusterer.fit(X)

print(labels)

输出：

[0. 0. 0. 1. 1.]

在这个示例中，我们使用上述AgnesCluster类来将数据集X聚类成两个簇。我们指定了链接方法为single，这意味着我们将使用单链接方法来计算簇之间的距离。最终，我们得到了每个数据点的标签，其中0表示第一个簇，1表示第二个簇。

希望这个示例能够帮助你理解Agnes聚类算法的实现方式。