层次聚类（cluster.AgglomerativeClustering）并通过TSNE进行可视化分析

单纯从层次聚类的角度来看，既有自顶向下，也有自底向上。从每一个样本一个聚类簇到所有样本一个聚类簇，或者所有样本是一个聚类簇到最后每一个样本都是一个聚类簇。

聚合层次聚类是一种自下而上的算法，首先将每个样本都视为一个簇，然后开始按一定规则，将相似度高的簇进行合并，最后所有样本都形成一个簇或达到某一个条件时，算法结束。

确定簇与簇之间相似度是该算法的要点，而这里的相似度是由簇间距离来确定的，簇间距离短(小)的相似度高，簇间距离长(大)的相似度低。

TSNE是由T和SNE组成,也就是T分布和随机近邻嵌入(Stochastic neighbour Embedding )。

manifold.TSNE

TSNE = T+ SNE两个部分构成。

使用TSNE进行可视化的代码如下：

#输入为数据，聚类标签，以及图标的标题

def plot_embedding(data, label, title):
    x_min, x_max = np.min(data, 0), np.max(data, 0)
    data = (data - x_min) / (x_max - x_min)

    fig = plt.figure

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