Python樹裝聚類是一種非監督式的機器學習方法，被廣泛應用于數據挖掘、圖像處理、自然語言處理等領域。樹裝聚類通常用于將相似的對象分組成簇，形成樹狀結構，使得處于同一類的對象盡可能接近，而不同類的對象則盡可能遠離。

Python樹裝聚類主要基于scikit-learn和Scipy庫實現。其中，Scipy庫提供了distance函數用于計算兩個樣本之間的距離矩陣，在聚類算法中扮演著重要角色。而scikit-learn則提供了AgglomerativeClustering類，可以方便地進行樹裝聚類的模型訓練。

import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
from matplotlib import pyplot as plt
# 構造樣本數據
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
# 計算樣本間的距離矩陣
Z = linkage(X, 'ward')
# 繪制樹狀圖
fig = plt.figure(figsize=(5, 5))
dn = dendrogram(Z)
plt.show()

上述代碼演示了如何使用Python進行樹裝聚類的訓練和可視化。首先，我們構造了一個包含4個樣本、每個樣本含兩個特征的數據集X。其次，利用Scipy庫的linkage函數計算樣本間的距離矩陣Z，這里采用了華德（ward）算法用于計算距離。

最后，借助matplotlib庫中的dendrogram函數，我們將聚類結果繪制成樹狀圖，其中每個節點表示一個簇，簇與簇之間的距離用邊界線表示。觀察樹狀圖可以發現，根據樣本的相似度，數據集被分為了兩大類，其中包含異常值的[1,2]和[7,8]簇單獨在一個葉子節點表示。