请利用Python进行谱系聚类，并给出最终的聚类个数和各类成员

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，谱系聚类（Hierarchical Clustering）是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据点看作是叶子节点，然后逐步合并相邻的节点，最终形成一个完整的树形结构（也叫做谱系树），树上的每个节点对应一个聚类。

在Python中，可以使用scikit-learn库进行谱系聚类。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np

# 生成一些随机数据
X = np.random.randn(100, 2)

# 构建谱系聚类模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=None, distance_threshold=2)

# 训练模型并预测聚类结果
y_pred = model.fit_predict(X)

# 输出聚类结果
print("聚类个数：", len(set(y_pred)))
for i in set(y_pred):
    print("类别", i, "的成员：", X[y_pred == i])

在这个示例代码中，我们首先生成了一些随机数据，然后创建了一个AgglomerativeClustering对象，其中n_clusters=None表示不指定聚类个数，而是根据distance_threshold参数（这里设为2）来自动确定聚类个数。最后，我们使用fit_predict方法来训练模型并预测聚类结果，然后输出聚类个数和各类成员。

需要注意的是，distance_threshold参数的取值需要根据具体的数据集和需求来确定，不同的取值会得到不同的聚类结果。