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，谢谢您的提问。针对您的问题，我们可以使用Python中的SciPy库来执行层次聚类方法。下面是一段代码实现：

from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 定义数据集
X = [[1], [4], [9], [16], [25], [36], [49], [64], [81]]

# 2. 计算距离矩阵
Z = linkage(X, 'ward')

# 3. 生成谱系图
fig = plt.figure(figsize=(25, 10))
dn = dendrogram(Z)

# 4. 展示谱系图
plt.show()

这段代码首先定义了一个一维的数据集X，然后使用SciPy库中的linkage函数计算距离矩阵Z。接着，使用dendrogram函数生成谱系图，并使用plt.show()展示谱系图。

这段代码中，'ward'表示使用Ward方差最小化算法进行聚类。如果需要使用其他算法，可以改变第二个参数。