Python是一種功能豐富、通用的編程語言，其在數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。其中，系統(tǒng)聚類便是其中之一，可以幫助我們將一組對象分為多個(gè)組別，以便找出組和內(nèi)部的統(tǒng)一性。

在Python中，我們可以使用scikit-learn庫來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)聚類。下面是一個(gè)簡單的例子：

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
import numpy as np
# 創(chuàng)建模擬數(shù)據(jù)
np.random.seed(123)
X = np.random.random_sample([10, 5])  # 10個(gè)樣本，每個(gè)樣本有5個(gè)屬性
# 創(chuàng)建并運(yùn)行系統(tǒng)聚類模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=2, linkage="ward")
model.fit(X)
# 輸出聚類結(jié)果
print(model.labels_)

在這個(gè)例子里，我們使用了scikit-learn的AgglomerativeClustering類。該類將數(shù)據(jù)集分成預(yù)設(shè)數(shù)量的群組，可以幫助我們找出數(shù)據(jù)集內(nèi)部的統(tǒng)一性。

在創(chuàng)建聚類對象時(shí)，我們指定了我們想要的群組數(shù)量（n_clusters），以及我們希望用來計(jì)算距離的聯(lián)結(jié)方法（linkage）。在這個(gè)例子中，我們使用“ward”方法來計(jì)算距離，它會(huì)將群組視為方差貢獻(xiàn)的和，然后試圖最小化每個(gè)群組的方差。其他可以選擇的聯(lián)結(jié)方法還包括“single”、“average”和“complete”等。

最后，我們通過調(diào)用模型的fit()方法運(yùn)行系統(tǒng)聚類模型，并輸出每個(gè)樣本所屬的類別。在這個(gè)例子中，我們將數(shù)據(jù)集分成了兩個(gè)群組，因此輸出的每個(gè)樣本都會(huì)被指定為0或1。

總之，對于需要完成系統(tǒng)聚類的問題，Python的scikit-learn庫提供了許多有用的工具和函數(shù)，使我們能夠輕松地將一組對象分成多個(gè)組別，以便找出其內(nèi)部的統(tǒng)一性。