C语言实现下面的命令:开始聚类(初始为n类，每个样品为1类)64D从D中找出一个最小值 (最小距离法) 涉及到的两个类; 2在数据矩阵X中，把上述两类合并成一类两组数据取平均值，总的类就减少了一个 3重新计算D(实际上只要计算刚合并的那个类与其他各类的距离) ; 4复、2、，直到所有的样品都归为一类或者归为所需要的类为止。 05.画出聚类谱系图

这是一个比较复杂的算法，需要用到矩阵运算和动态内存分配等技术。下面是一个简单的 C 语言实现，只供参考：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define N 100   // 样本数
#define D 64    // 维度
#define INF 1e9 // 无穷大

// 数据结构：样本
typedef struct Sample {
    double data[D]; // 数据
    int label;      // 类别标签
} Sample;

// 数据结构：聚类节点
typedef struct Cluster {
    int size;             // 节点大小
    double *center;       // 节点中心
    struct Cluster *left; // 左子节点
    struct Cluster *right; // 右子节点
} Cluster;

// 计算样本之间的欧几里得距离
double dist(Sample *s1, Sample *s2) {
    double d = 0;
    for (int i = 0; i < D; i++) {
        d += (s1->data[i] - s2->data[i]) * (s1->data[i] - s2->data[i]);
    }
    return sqrt(d);
}

// 计算两个聚类之间的距离（最小距离法）
double cdist(Cluster *c1, Cluster *c2) {
    double d = INF;
    for (int i = 0; i < c1->size; i++) {
        for (int j = 0; j < c2->size; j++) {
            double tmp = dist((Sample *)&c1->center[i*D], (Sample *)&c2->center[j*D]);
            if (tmp < d) {
                d = tmp;
            }
        }
    }
    return d;
}

// 初始化聚类节点
Cluster *init_cluster(Sample *s) {
    Cluster *c = (Cluster *)malloc(sizeof(Cluster));
    c->size = 1;
    c->center = (double *)malloc(sizeof(double) * D);
    for (int i = 0; i < D; i++) {
        c->center[i] = s->data[i];
    }
    c->left = NULL;
    c->right = NULL;
    return c;
}

// 合并两个聚类节点
Cluster *merge_cluster(Cluster *c1, Cluster *c2) {
    Cluster *c = (Cluster *)malloc(sizeof(Cluster));
    c->size = c1->size + c2->size;
    c->center = (double *)malloc(sizeof(double) * D);
    for (int i = 0; i < D; i++) {
        c->center[i] = (c1->center[i] * c1->size + c2->center[i] * c2->size) / c->size;
    }
    c->left = c1;
    c->right = c2;
    return c;
}

// 计算聚类谱系图
void cluster_hierarchy(Sample *data, int n, int k) {
    // 初始化聚类节点
    Cluster **clusters = (Cluster **)malloc(sizeof(Cluster *) * n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        clusters[i] = init_cluster(&data[i]);
    }

    // 合并聚类节点
    int m = n;
    while (m > k) {
        double min_d = INF;
        int min_i = 0, min_j = 0;
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = i+1; j < m; j++) {
                double d = cdist(clusters[i], clusters[j]);
                if (d < min_d) {
                    min_d = d;
                    min_i = i;
                    min_j = j;
                }
            }
        }
        Cluster *merged = merge_cluster(clusters[min_i], clusters[min_j]);
        clusters[min_i] = merged;
        for (int j = min_j; j < m-1; j++) {
            clusters[j] = clusters[j+1];
        }
        m--;
    }

    // 打印聚类谱系图
    for (int i = 0; i < n-k; i++) {
        printf("(");
        Cluster *c = clusters[i];
        while (c->left != NULL) {
            printf("(");
            c = c->left;
        }
        printf("%d", c->size);
        while (c->right != NULL) {
            c = c->right;
            printf(", %d", c->size);
            if (c->left != NULL || c->right != NULL) {
                printf(",");
            }
        }
        printf(")");
        if (i < n-k-1) {
            printf(",");
        }
    }
    printf("\n");

    // 释放内存
    for (int i = 0; i < n-k; i++) {
        Cluster *c = clusters[i];
        while (c->left != NULL) {
            Cluster *tmp = c;
            c = c->left;
            free(tmp->center);
            free(tmp);
        }
        free(c->center);
        free(c);
    }
    free(clusters);
}

int main() {
    // 生成随机样本
    Sample data[N];
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < D; j++) {
            data[i].data[j] = (double)rand() / RAND_MAX;
        }
        data[i].label = i;
    }

    // 计算聚类谱系图
    cluster_hierarchy(data, N, 10);

    return 0;
}

这个程序使用了最小距离法来计算聚类节点之间的距离，并采用了动态内存分配来存储和管理聚类节点。在计算聚类谱系图时，程序会先输出每个节点的大小，然后再输出它的左子节点和右子节点。最后，程序会释放所有动态分配的内存。