一、仅使用numpy包进行系统聚类的实现：
'''以重心法为距离选择方法搭建的系统聚类算法原型'''
# @Feffery
# @说明：目前仅支持维度为2，重心法的情况
import numpy as...np.argwhere(LSdist == np.nanmin(LSdist))[0,1]])
TT = [i for i in T]
'''针对该次聚类情况进行产生新子类亦或是归入旧子类的选择...[1, _] for _ in set(classfier[index])])
token -= 1
a = time.clock()
dd = Myhcluster()#进行算法封装的类的传递...与Scipy中系统聚类方法进行比较：
'''与Scipy中自带的层次聚类方法进行比较'''
import scipy.cluster.hierarchy as sch
import numpy as np...与R自带系统聚类算法进行比较：
> #系统聚类法的R实现
> rm(list=ls())
> a <- Sys.time()
> price <- c(1.1,1.2,1.3,1.4,10,11,20,21,33,34
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