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層級數據聚類（Hierarchical Data Clustering）是一種將數據分組為具有相似特征的子集的方法
以下是使用Python和Scikit-learn庫實現層級數據聚類的示例代碼：
import numpy as np
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import make_blobs
# 生成模擬數據
data, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, random_state=42)
# 創建AgglomerativeClustering對象，設置聚類數量和鏈接方法
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=4, linkage='ward')
# 對數據進行聚類
labels = clustering.fit_predict(data)
# 輸出聚類結果
print("Cluster labels:", labels)
在這個示例中，我們首先導入了所需的庫，然后生成了一些模擬數據。接下來，我們創建了一個AgglomerativeClustering對象，并設置了聚類數量和鏈接方法。最后，我們對數據進行聚類并輸出結果。
如果你想要實現自定義的Level函數，可以參考Scikit-learn中的AgglomerativeClustering類的源代碼，了解其內部實現，并根據需求進行修改。
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