linkage_matrix = linkage(dist_matrix, method='ward')

在层次聚类中，`linkage` 函数用于计算样本之间的距离，并生成聚类树的链接矩阵。它的参数解释如下：

- `y`：样本矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征。
- `method`：链接方式，即计算相似度或距离的方法。常用的方法有：`single`、`complete`、`average`、`weighted`、`centroid`、`median` 和 `ward`。

在这里，我们使用了 `ward` 方法，它是一种基于方差的方法，它的主要思想是将两个簇合并时，簇内平方和的增加量最小。这种方法可以有效地保留簇的结构，并且在每次合并时，能够最小化簇内的方差，从而获得更加紧凑的簇。

具体地，`linkage` 函数的返回值为一个 `(n-1)×4` 的二维数组，其中 `n` 为样本数，每一行代表一次合并操作，其中前两列是被合并的两个簇的编号，第三列是它们之间的距离或相似度，第四列是新的簇的样本数。