AGNES聚类原理及流程，并用python给出一段此聚类的代码

AGNES聚类是一种层次聚类算法，其原理是将样本逐步合并成越来越大的簇，形成一个层次结构。AGNES的全称是Agglomerative Nesting，即自底向上凝聚的层次聚类法。

AGNES的流程如下：

1. 初始化：把每个样本看成一个簇；

2. 计算样本之间的距离（相似度）；

3. 合并距离最近的两个簇为一个簇；

4. 重新计算样本之间的距离；

5. 重复步骤3和4，直到所有样本都被合并成为一个簇。

以下是用Python实现AGNES聚类的代码：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

# 构造样本数据
X = np.random.rand(10, 2)

# 创建AGNES聚类器对象
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, linkage='ward')

# 训练模型并预测分类
y = model.fit_predict(X)

# 打印分类结果
print(y)

在上述代码中，我们使用了Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类来实现AGNES聚类。其中，n_clusters参数指定聚类簇的个数，linkage参数指定计算簇之间距离的方法。fit_predict方法用于训练模型并预测分类结果，最后打印出分类结果。