使用层次聚类进行python编程，不要调库

层次聚类是一种无监督学习算法，可以将数据集中的样本分成不同的类别。下面是使用Python编程实现层次聚类的步骤： 1. 计算样本之间的距离，可以使用欧几里得距离或曼哈顿距离等。 2. 将每个样本看作一个簇。 3. 计算簇与簇之间的距离，可以使用最短距离、最长距离或平均距离等。 4. 将距离最近的两个簇合并成一个新的簇。 5. 重复步骤3和步骤4，直到所有样本都被聚成一个簇。 下面是一个简单的Python代码实现： ```python import numpy as np def euclidean_distance(x, y): return np.sqrt(np.sum((x - y) ** 2)) def hierarchical_clustering(data, distance_func): clusters = [[i] for i in range(len(data))] while len(clusters) > 1: min_distance = float('inf') for i in range(len(clusters)): for j in range(i + 1, len(clusters)): distance = 0 for k in clusters[i]: for l in clusters[j]: distance += distance_func(data[k], data[l]) distance /= len(clusters[i]) * len(clusters[j]) if distance < min_distance: min_distance = distance merge_index = (i, j) clusters[merge_index[0]] += clusters[merge_index[1]] del clusters[merge_index[1]] return clusters[0] ``` 其中，`data`是一个二维数组，每一行代表一个样本，`distance_func`是距离函数，可以使用`euclidean_distance`函数计算欧几里得距离。`hierarchical_clustering`函数返回一个列表，每个元素是一个簇，其中包含的是样本的索引。