python 如何设置层次聚类树状图的类别数目

要设置层次聚类树状图的类别数目，需要使用聚类算法的参数来控制。常见的聚类算法包括k-means聚类、层次聚类等。

对于层次聚类，可以使用距离阈值的方法来控制类别数目。具体来说，可以设置一个距离阈值，将距离小于该阈值的样本合并为一个类别，直到类别数目满足要求为止。

在Python中，可以使用scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类来进行层次聚类。该类的参数中有一个n_clusters参数，可以用来设置类别数目。具体代码如下：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 构造数据
X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0],
     [4, 2], [4, 4], [4, 0]]
# 创建聚类模型
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=2)
# 训练模型并预测结果
labels = clustering.fit_predict(X)
print(labels)

在上述代码中，n_clusters参数被设置为2，表示希望将数据分为2个类别。运行结果为[0 0 0 1 1 1]，表示第1、2、3个样本属于第0类，第4、5、6个样本属于第1类。