在一维点集(1，4，9，16，25,36,49,64,81)上执行层次聚类方法,假定簇表示其质心,每一次迭代中将最近的两个簇合并，用python层次聚类实现

好的，我可以为您提供Python代码实现层次聚类。您可以使用SciPy库中的hierarchy模块进行实现。以下是该问题的代码实现：

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

# 定义数据集
X = np.array([[1], [4], [9], [16], [25], [36], [49], [64], [81]])

# 计算距离矩阵
Z = linkage(X, 'single')

# 画出树状图
plt.figure(figsize=(10, 5))
dendrogram(Z)
plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')
plt.xlabel('Data points')
plt.ylabel('Distance')
plt.show()

在这个代码中，我们首先定义了一个包含数据点的一维数组X。然后，我们使用linkage函数计算距离矩阵。在这个例子中，我们使用单链接(single linkage)作为合并簇的标准。最后，我们使用dendrogram函数绘制树状图。

运行以上代码，你将会看到一个树状图，它反映了数据点之间的相似性。每个叶节点代表一个数据点，内部节点代表两个簇的合并。你可以通过横轴上的距离来确定簇之间的相似度。