层次聚类（Hierarchical Clustering）：使用R语言中的hclust包进行层次聚类

层次聚类（Hierarchical Clustering）：使用R语言中的hclust包进行层次聚类

层次聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成层次结构。R语言提供了许多用于层次聚类的包，其中hclust包是其中之一。本文将介绍如何使用R语言中的hclust包进行层次聚类，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要安装并加载hclust包。可以使用如下命令完成：

install.packages("hclust")  # 安装hclust包
library(hclust)             # 加载hclust包

接下来，我们需要准备一个数据集来进行层次聚类。假设我们有一个包含多个样本的数据集，每个样本由多个特征组成。在这个示例中，我们使用一个简单的数据集，其中包含5个样本和2个特征。数据集可以用一个矩阵或数据框表示，如下所示：

# 创建示例数据
data <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 2, 4, 6, 8, 10), nrow = 5)

现在我们已经准备好数据集，可以开始进行层次聚类。层次聚类的关键步骤是计算样本之间的相似度或距离，并根据相似度或距离构建一个聚类树。在R语言中，可以使用dist函数计算样本之间的距离，并使用hclust函数构建聚类树。下面是一个完整的层次聚类的例子：

# 计算样本之间的距离
dist_m