粘贴距离矩阵或合并高度数据，选择连接方法，本聚类树生成器会实时完成层次聚类，画出带距离刻度轴的分层聚类树（dendrogram）——支持导出 SVG 或 PNG。
关键在距离刻度轴与切割线——这四张用本聚类树生成器画出的分层聚类树，展示合并顺序如何转化为可论证的分组数量。
五个基因按表达谱距离在平均连接法下聚类，切割线设在高度 3.0，标出数据在该处分成两组。
由一份成对距离矩阵生成的市场分析聚类树，展示单连接法如何在较小距离上先把相邻客户串联起来，再进行更大的合并。
文本挖掘场景下按余弦距离相似度、在全连接法下聚类的文档聚类树，便于在人工复核前先发现主题聚类。
按群落组成距离对微生物组样本分组的生态学聚类树，坐标轴与底层距离度量单位一致。
粘贴一份 CSV 格式的成对距离矩阵，聚类树生成器会直接对它跑凝聚层次聚类——不需要任何笔记本环境或安装任何包。生成的聚类树上每一个合并高度都由你的数据实际算出，不是估计值。
连接方法（linkage）决定合并发生在哪里、生成的簇看起来有多紧凑——平均连接法折中两个极端，单一连接法容易把相邻的点链式串联起来，完全连接法则倾向生成紧凑、大小均匀的簇。在同一份矩阵上切换方法，就能在下结论前直观看到聚类树生成器的输出如何变化。
在任意距离阈值处放一条水平切割线，聚类树生成器会计算并显示该阈值下会得到多少个簇——这是论证一个具体分组数量的标准做法，而不是凭直觉随便定一个数字。
与支序图不同，聚类树的分支高度就是数据本身——它表示两个簇合并时的距离或相异度。聚类树生成器会画出与输入数据同单位的带刻度坐标轴，图上每一次合并的纵向位置都是可以实际读数的。
从原始距离数据到一张带比例的可导出聚类树，只需四步。
粘贴一份 CSV 格式的成对距离矩阵（左上角留空，第一行第一列放标签），或者如果聚类已经在别处算好，直接粘贴合并高度数据。
从矩阵聚类时，需要在平均、单一、完全连接法之间选一个。这个选择会改变合并顺序和高度，所以要按分析需要选，而不是照默认值来。
打开切割线并设置一个距离阈值，聚类树生成器会直接显示该高度下有多少个簇，可以反复调整直到分组结果符合数据实际情况。
下载矢量 SVG 方便在论文或幻灯片里改标签，或下载 2 倍分辨率的 PNG 用于报告。
聚类树是一种树状图，记录层次聚类过程中各项目合并的顺序与高度。与支序图不同——支序图的分支长度不携带任何含义——聚类树的分支高度是真实数据：它表示两个簇合并时的距离或相异度，可以直接从带刻度的坐标轴上读出来。
两个选择决定了一张聚类树实际展示的内容。第一个是距离度量：欧氏距离、相关距离、余弦距离等对“相似”的定义各不相同，同一份原始数据在不同度量下会得到不同的合并高度。第二个是连接方法：平均连接法按簇间平均成对距离合并，单一连接法按最近的一对点合并（可能通过中间点把相距很远的对象链在一起），完全连接法按最远的一对点合并（倾向生成紧凑的簇）。度量或连接方法只要换一个，聚类树上哪些分组看起来“自然”就可能不同，所以这两个选择应该写进方法部分，而不是留给软件默认值决定。
聚类树画好后，在选定的距离阈值处画一条水平切割线，就能把连续的合并结构转化为一个离散的簇数量——切得越低，簇越多越细；切得越高，簇越少越粗。这是聚类分析中论证一个具体分组数量的标准做法，而不是没有依据地直接给出一个数字。
关于聚类树、连接方法以及如何用本工具画图的常见问题。
粘贴距离矩阵或合并高度数据，下载一张可以放进论文、海报或报告的带比例聚类树。
