在sklearn中，实现了一种凝聚聚类算法，即ward方法最小化方差。通常sklearn有很多很好的用法示例，但我找不到如何使用此功能的示例。基本上我的问题是根据数据的聚类绘制树状图，但我不理解函数的输出。documentation说它返回子节点、组件数、叶子数和每个节点的父节点。然而，对于我的数据样本，结果没有任何意义。对于已使用连接矩阵聚类的(32,542)矩阵，这是输出:>>>wt=ward_tree(mymat,connectivity=connectivity,n_clusters=2)>>>mymat.shape(32,542)>>>wt(array([[16,0],[17