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交。

好的，下面是使用 Python 实现基于最小距离的层次聚类方法的代码：

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

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

# 计算距离矩阵并进行层次聚类
Z = linkage(X, 'single')

# 生成树状图
dendrogram(Z, labels=X.flatten())

# 显示树状图
plt.show()

这段代码中，我们首先将数据点存储在一个 NumPy 数组 X 中，并将其转换为一个 (n, 1) 的二维数组，其中 n 是数据点个数。然后使用 `linkage()` 函数计算数据点间的距离矩阵，并进行层次聚类，这里使用的是最小距离法。最后使用 `dendrogram()` 函数生成树状图，并使用 `plt.show()` 函数显示树状图。