请你帮我写一些代码，帮我实现层次聚类分析方法，要求C++语言

在C++中实现层次聚类分析，我们可以使用邻接矩阵或距离矩阵来表示数据点之间的相似度。这里我将给出一个简单的单链接（Single Linkage Clustering）算法的示例，这是一种最基本的层次聚类方式。首先，你需要包含必要的库和头文件，并定义一个数据结构来存储点。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

// 定义数据点结构
struct Point {
    double x, y;
};

// 计算两点间的欧氏距离
double euclidean_distance(const Point& p1, const Point& p2) {
    return std::sqrt(std::pow(p1.x - p2.x, 2) + std::pow(p1.y - p2.y, 2));
}

// 单链路聚类函数
std::vector<std::vector<int>> single_linkage_clustering(const std::vector<Point>& points, int k) {
    int n = points.size();
    std::vector<std::vector<int>> clusters(n);
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        clusters[i].push_back(i);
    }

    double min_dist = INFINITY;
    int cluster1, cluster2;

    for (size_t i = 0; i < n - 1; ++i) {
        // 找到当前未合并的两个最近的聚类
        double dist = euclidean_distance(points[clusters[i][0]], points[clusters[i + 1][0]]);
        if (dist < min_dist) {
            min_dist = dist;
            cluster1 = clusters[i][0];
            cluster2 = clusters[i + 1][0];
        }
        // 合并这两个最近的聚类
        clusters[cluster1].insert(clusters[cluster1].end(), clusters[i + 1].begin(), clusters[i + 1].end());
        clusters.erase(clusters.begin() + i + 1); // 删除已合并的聚类
    }

    // 如果需要k个聚类，继续合并直到达到目标数量
    while (clusters.size() > k) {
        double new_min_dist = INFINITY;
        cluster1 = 0;
        for (size_t i = 1; i < clusters.size(); ++i) {
            if (euclidean_distance(points[clusters[cluster1][0]], points[clusters[i][0]]) < new_min_dist) {
                new_min_dist = euclidean_distance(points[clusters[cluster1][0]], points[clusters[i][0]]);
                cluster2 = i;
            }
        }
        clusters[cluster1].insert(clusters[cluster1].end(), clusters[cluster2].begin(), clusters[cluster2].end());
        clusters.erase(clusters.begin() + cluster2);
    }

    return clusters;
}

int main() {
    std::vector<Point> points = { {0, 0}, {5, 5}, {4, 6}, {8, 1} }; // 示例数据
    int k = 2; // 设置想要的聚类数
    auto clusters = single_linkage_clustering(points, k);

    for (const auto& c : clusters) {
        for (int i : c) {
            std::cout << "Point (" << points[i].x << ", " << points[i].y << ") belongs to cluster: ";
        }
        std::cout << "\n";
    }

    return 0;
}

这个程序实现了单链路聚类算法，用于给定的数据点集合。请注意，这只是一个基础版本，实际应用中可能需要处理更复杂的数据输入、更大的数据集以及更多的聚类算法选项。