Python是一種強(qiáng)大的編程語言，可以用來進(jìn)行各種數(shù)據(jù)分析和可視化。其中，聚類分析是一個常見的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以用來對相似的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。而使用聚類熱圖能夠更好地展示聚類結(jié)果，使得數(shù)據(jù)分析更加直觀。

# 導(dǎo)入所需要的庫
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
data = sns.load_dataset("flights")
data = data.pivot("month", "year", "passengers")
# 繪制聚類熱圖
sns.clustermap(data, cmap="YlGnBu")
# 調(diào)整圖片大小
plt.gcf().set_size_inches(10, 8)
# 展示圖片
plt.show()

上述代碼中，首先導(dǎo)入了所需的庫。接著，我們使用Seaborn庫中的load_dataset函數(shù)來加載示例數(shù)據(jù)集，然后使用pivot函數(shù)將數(shù)據(jù)進(jìn)行重組，以便于繪制聚類熱圖。最后，調(diào)用clustermap函數(shù)來繪制聚類熱圖，并使用plt函數(shù)來調(diào)整圖片大小和展示圖片。

需要注意的是，聚類熱圖依賴于聚類算法，故首先需要確定合適的聚類方法和聚類參數(shù)，以便于得到準(zhǔn)確的聚類結(jié)果。另外，根據(jù)聚類熱圖的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)值的大小差異應(yīng)盡可能小，這樣可以更好地凸顯出聚類結(jié)果。