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# 这三行代码使编译器支持绘图功能： import sys import matplotlib matplotlib.use('Agg') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering # 定义样本数据点坐标： x = [4, 5, 10, 4, 3, 11, 14, 6, 10, 12] y = [21, 19, 24, 17, 16, 25, 24, 22, 21, 21] # 组合数据点： data = list(zip(x, y)) # 创建层次聚类模型（2 个簇，欧式距离，ward 连接方式）： hierarchical_cluster = AgglomerativeClustering( n_clusters=2, # 聚类数量 affinity='euclidean', # 距离度量方式 linkage='ward' # 连接方式 ) # 执行聚类并获取标签： labels = hierarchical_cluster.fit_predict(data) # 绘制聚类结果（按簇标签着色）： plt.scatter(x, y, c=labels) plt.show() # 这两行代码使编译器能够输出图形： plt.savefig(sys.stdout.buffer) sys.stdout.flush()