如何使用预定义的簇/类执行分层聚类？

预定义的簇/类执行分层聚类可以通过以下步骤实现：

1. 数据准备：首先，需要准备好待聚类的数据集。确保数据集中的每个样本都有相应的特征向量表示。
2. 确定距离度量：选择适当的距离度量方法，例如欧氏距离、曼哈顿距离或余弦相似度等。这将用于计算样本之间的相似性。
3. 构建相似性矩阵：根据选择的距离度量方法，计算样本之间的相似性，并构建相似性矩阵。相似性矩阵是一个对称矩阵，其中每个元素表示两个样本之间的相似性。
4. 构建初始簇/类：根据预定义的簇/类数量，初始化每个样本为一个独立的簇/类。
5. 执行分层聚类：使用合适的分层聚类算法，例如层次聚类、凝聚聚类或分裂聚类等，将相似性矩阵中的样本逐步合并为更大的簇/类。这个过程会形成一个聚类树或聚类图。
6. 确定聚类数目：根据聚类树或聚类图，通过设置阈值或使用其他准则确定最终的聚类数目。
7. 可视化结果：根据聚类结果，可以使用可视化工具将聚类结果以图形化方式展示出来，以便更好地理解和分析聚类效果。

在腾讯云上，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来执行分层聚类任务。该平台提供了丰富的机器学习算法和工具，可以方便地进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估等操作。同时，腾讯云还提供了云原生的容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）和弹性计算服务（https://cloud.tencent.com/product/cvm），以支持分布式计算和高性能计算需求。

请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方法和腾讯云产品选择应根据实际需求和情况进行。