在进行机器学习时，我们往往要对数据进行聚类分析，聚类，说白了就是把相似的样品点/数据点进行归类，相似度高的样品点会放在一起，这样一个样本就会被分成几类。而聚类分析也有很多种方法，比如分解法、加入法、有序样品的聚类、模糊聚类法以及系统聚类法等。而本文要介绍的就是系统聚类法，以及如何用python来进行系统聚类分析。

首先来看一下系统聚类法的定义。系统聚类法（hierarchical clustering method），又叫分层聚类法，是目前最常用的聚类分析方法。其基本步骤如下：假设样本中有n个样品，那么就先将这n个样品看作n类，也就是一个样品一个类，然后将性质最接近的两类合并为一个新的类，这样就得到n-1个类，接着从中再找出最接近的两个类，让其进行合并，这样就变为n-2个类，让此过程持续进行下去，最后所有的样品都归为一类，把上述过程绘制成一张图，这个图就称为聚类图，从图中再决定分为多少类。其大致过程如图1所示。

图1. 系统聚类分析示意图

而这里我们要确定各个样品的相似度，才