层级数据聚类（Hierarchical Data Clustering）是一种将数据分组为具有相似特征的子集的方法
以下是使用Python和Scikit-learn库实现层级数据聚类的示例代码：
import numpy as np
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import make_blobs
# 生成模拟数据
data, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, random_state=42)
# 创建AgglomerativeClustering对象，设置聚类数量和链接方法
clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=4, linkage='ward')
# 对数据进行聚类
labels = clustering.fit_predict(data)
# 输出聚类结果
print("Cluster labels:", labels)
在这个示例中，我们首先导入了所需的库，然后生成了一些模拟数据。接下来，我们创建了一个AgglomerativeClustering对象，并设置了聚类数量和链接方法。最后，我们对数据进行聚类并输出结果。
如果你想要实现自定义的Level函数，可以参考Scikit-learn中的AgglomerativeClustering类的源代码，了解其内部实现，并根据需求进行修改。
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